Vibe Check MCP Server

Que fait le serveur “Vibe Check” MCP ?

Le serveur Vibe Check MCP est conçu comme un outil de contrôle de cohérence pour les workflows IA, agissant comme une interruption stratégique afin d’éviter les erreurs en cascade et la vision tunnel lors de tâches de développement complexes. Grâce à son intégration avec des assistants IA, il exploite l’outil “Vibe Check” — basé sur LearnLM 1.5 Pro (Gemini API) et affiné pour la pédagogie et la métacognition — afin d’améliorer les stratégies de workflow et d’encourager la résolution de problèmes réflexive. Ce serveur permet aux systèmes IA de faire une pause, d’évaluer leur raisonnement ou approche du moment, et de s’ajuster avant de poursuivre, minimisant ainsi les risques d’erreurs cumulées et améliorant la qualité du code et la prise de décision dans des pipelines de développement automatisés ou assistés.

Liste des prompts

• Aucun modèle de prompt explicite n’est listé dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

• Aucune ressource explicite n’est définie ou documentée dans le dépôt.

Liste des outils

• Vibe Check : Un appel d’outil unique nommé “Vibe Check” qui interagit avec LearnLM 1.5 Pro (Gemini API), conçu spécifiquement pour interrompre les chaînes de raisonnement IA potentiellement problématiques et fournir un feedback pédagogique/métacognitif.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Contrôles de cohérence pour workflows IA : Interrompt les flux de codage ou de tâches pilotés par l’IA pour évaluer le raisonnement, réduisant le risque de vision tunnel et d’erreurs logiques en cascade.
• Enseignement et mentorat pour développeurs : Apporte un feedback métacognitif et des conseils pour soutenir l’apprentissage et la réflexion dans des situations de résolution de problèmes complexes.
• Revue automatisée lors de la génération de code : Offre des pauses stratégiques pour la revue et l’évaluation lors de la création automatisée de code ou de contenu afin d’en garantir la qualité.
• Prévention avancée des erreurs : Sert de garde-fou dans les workflows pour stopper la propagation d’erreurs initiales à travers les étapes suivantes.
• Optimisation de la stratégie pour agents IA : Permet aux assistants IA de s’auto-évaluer et d’ajuster dynamiquement leurs stratégies lors de tâches longues.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js et NPM sont installés.
2. Repérez le fichier de configuration pour Windsurf (généralement windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur Vibe Check MCP à l’objet mcpServers :

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez le fichier et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible depuis le client IA.

Claude

1. Installez les prérequis (Node.js, NPM).
2. Modifiez ou créez le fichier de configuration (ex : claude_desktop_config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP avec :

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Claude Desktop.
5. Confirmez la disponibilité du serveur dans le panneau MCP.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cursor (ex : cursor.config.json).
3. Insérez :

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez puis redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la présence du serveur MCP dans la liste des outils/plugins.

Cline

1. Assurez-vous que Node.js et NPM sont installés.
2. Ouvrez le fichier de configuration concerné.
3. Ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Enregistrez et redémarrez Cline.
5. Confirmez que le serveur MCP apparaît dans les intégrations disponibles.

Sécurisation des clés API avec des variables d’environnement :

• Utilisez un fichier .env comme dans .env.example :

  GEMINI_API_KEY=your_google_gemini_api_key
  

• Dans votre configuration, vous pouvez référencer les entrées d’environnement :

  {
    "env": {
      "GEMINI_API_KEY": "your_google_gemini_api_key"
    },
    "inputs": {}
  }
  

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à vos workflows FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "vibe-check-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “vibe-check-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par l’URL de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Support des roots : non mentionné.

J’attribuerais à ce serveur MCP la note de 5/10. Il a un objectif clair, une licence ouverte et des outils de base, mais manque de documentation complète sur les prompts, ressources et fonctionnalités MCP avancées (roots, sampling).

Score MCP