Vibe Check MCP Server

Co robi serwer “Vibe Check” MCP?

Serwer Vibe Check MCP został zaprojektowany jako narzędzie sanity check dla przepływów pracy AI, działając jako strategiczny przerywnik wzorca, by zapobiegać kaskadowym błędom i wąskiemu spojrzeniu podczas złożonych zadań deweloperskich. Integrując się z asystentami AI, wykorzystuje narzędzie “Vibe Check” — oparte na LearnLM 1.5 Pro (Gemini API) i dostrojone do pedagogiki oraz metapoznania — by ulepszać strategie workflow i wspierać refleksyjne rozwiązywanie problemów. Serwer ten pozwala systemom AI zatrzymać się, ocenić bieżące rozumowanie lub podejście i dostosować je przed kontynuacją, minimalizując ryzyko narastania błędów i podnosząc jakość kodu oraz decyzji w zautomatyzowanych lub wspomaganych pipeline’ach deweloperskich.

Lista promptów

• W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• W repozytorium nie zdefiniowano ani nie udokumentowano żadnych jawnych zasobów.

Lista narzędzi

• Vibe Check: Jedno wywołanie narzędzia o nazwie “Vibe Check” współpracujące z LearnLM 1.5 Pro (Gemini API), stworzone specjalnie do przerywania potencjalnie problematycznych łańcuchów rozumowania AI oraz dostarczania pedagogicznego/meta-poznawczego feedbacku.

Przykłady zastosowania tego serwera MCP

• Sanity check workflow AI: Przerywa przebieg kodowania lub zadań AI, by ocenić rozumowanie i ograniczyć ryzyko wąskiego spojrzenia i kaskadowych błędów logicznych.
• Nauczanie i mentoring deweloperów: Dostarcza meta-poznawczy feedback i wskazówki, wspierając naukę i refleksję w złożonych problemach.
• Automatyczny przegląd podczas generowania kodu: Oferuje strategiczne przerwy na ocenę i przegląd podczas automatycznego generowania kodu lub treści w celu zapewnienia jakości.
• Wzmocniona prewencja błędów: Działa jako bariera w workflow, by zatrzymać propagację początkowych błędów na kolejne kroki.
• Optymalizacja strategii dla agentów AI: Pozwala asystentom AI na samoocenę i dynamiczną rekalkulację strategii podczas długich zadań.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i NPM.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny dla Windsurf (zazwyczaj windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer Vibe Check MCP do obiektu mcpServers:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, że serwer działa i jest dostępny z poziomu klienta AI.

Claude

1. Zainstaluj wymagane zależności (Node.js, NPM).
2. Edytuj lub utwórz plik konfiguracyjny (np. claude_desktop_config.json).
3. Dodaj serwer MCP za pomocą:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude Desktop.
5. Potwierdź dostępność serwera w panelu MCP.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cursor (np. cursor.config.json).
3. Wstaw:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź obecność serwera MCP na liście narzędzi/pluginów.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js i NPM są zainstalowane.
2. Otwórz odpowiedni plik konfiguracyjny.
3. Dodaj:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Potwierdź pojawienie się serwera MCP na liście dostępnych integracji.

Zabezpieczanie kluczy API za pomocą zmiennych środowiskowych:

• Użyj pliku .env jak pokazano w .env.example:

  GEMINI_API_KEY=your_google_gemini_api_key
  

• W swojej konfiguracji możesz odwołać się do tych zmiennych środowiskowych:

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

Jak użyć tego MCP w flow

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracyjnej systemu MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może teraz korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zmienić “vibe-check-mcp” na faktyczną nazwę twojego serwera MCP i podmienić URL na swój własny adres serwera MCP.

Przegląd

Wsparcie roots: Brak wzmianki.

Oceniam ten serwer MCP na 5/10. Ma jasno określony cel, otwartą licencję i podstawowe narzędzia, ale brakuje mu pełnej dokumentacji dotyczącej promptów, zasobów i zaawansowanych funkcji MCP (roots, sampling).

Ocena MCP