Vibe Check MCP-server

Vibe Check MCP-server

Ett strategiskt skyddsräcke för AI-arbetsflöden som möjliggör självutvärdering och felprevention, förbättrar kvalitet och främjar reflekterande utveckling.

Vad gör “Vibe Check” MCP-servern?

Vibe Check MCP-servern är utformad som ett verktyg för sanity check av AI-arbetsflöden och fungerar som ett strategiskt avbrottsmönster för att förhindra kaskader av fel och tunnelseende vid komplexa utvecklingsuppgifter. Genom integration med AI-assistenter utnyttjar den “Vibe Check”-verktyget—stödd av LearnLM 1.5 Pro (Gemini API) och finjusterad för pedagogik och metakognition—för att förbättra arbetsflödesstrategier och uppmuntra reflekterande problemlösning. Denna server gör det möjligt för AI-system att pausa, utvärdera sitt aktuella resonemang eller angreppssätt och justera innan de går vidare, vilket minimerar risken för ackumulerade misstag och förbättrar kodkvalitet och beslutsfattande i automatiserade eller assisterade utvecklingsflöden.

Lista över promptar

  • Inga explicita promptmallar finns listade i arkivet eller dokumentationen.

Lista över resurser

  • Inga explicita resurser är definierade eller dokumenterade i arkivet.

Lista över verktyg

  • Vibe Check: Ett enda verktygsanrop vid namn “Vibe Check” som interagerar med LearnLM 1.5 Pro (Gemini API), speciellt utformat för att avbryta potentiellt problematiska AI-resonemangskedjor och ge pedagogisk/metakognitiv feedback.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Sanity check av AI-arbetsflöden: Avbryter AI-drivna kodnings- eller arbetsflöden för att utvärdera resonemang och minska risken för tunnelseende och logiska kaskader.
  • Undervisning och handledning för utvecklare: Ger metakognitiv feedback och vägledning som stödjer lärande och reflektion vid komplex problemlösning.
  • Automatiserad granskning vid kodgenerering: Erbjuder strategiska pauser för granskning och utvärdering under automatiserad kod- eller innehållsskapande för att säkerställa kvalitet.
  • Förbättrat felprevention: Fungerar som skyddsräcke i arbetsflöden för att stoppa spridningen av initiala misstag genom efterföljande steg.
  • Strategioptimering för AI-agenter: Gör det möjligt för AI-assistenter att självutvärdera och justera strategier dynamiskt under långvariga uppgifter.

Så här sätter du upp det

Windsurf

  1. Säkerställ att du har Node.js och NPM installerat.
  2. Lokalisera konfigurationsfilen för Windsurf (vanligtvis windsurf.config.json).
  3. Lägg till Vibe Check MCP-servern i objektet mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "vibe-check-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara filen och starta om Windsurf.
  5. Kontrollera att servern körs och är tillgänglig från AI-klienten.

Claude

  1. Installera förutsättningar (Node.js, NPM).
  2. Redigera eller skapa konfigurationsfilen (t.ex. claude_desktop_config.json).
  3. Lägg till MCP-servern med:
    {
      "mcpServers": {
        "vibe-check-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Claude Desktop.
  5. Bekräfta serverns tillgänglighet i MCP-panelen.

Cursor

  1. Kontrollera att Node.js är installerat.
  2. Redigera Cursor-konfigurationsfilen (t.ex. cursor.config.json).
  3. Infoga:
    {
      "mcpServers": {
        "vibe-check-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cursor.
  5. Kontrollera att MCP-servern finns i verktygs-/pluginlistan.

Cline

  1. Se till att Node.js och NPM är installerade.
  2. Öppna relevant konfigurationsfil.
  3. Lägg till:
    {
      "mcpServers": {
        "vibe-check-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cline.
  5. Bekräfta att MCP-servern visas bland tillgängliga integrationer.

Skydda API-nycklar med miljövariabler:

  • Använd en .env-fil enligt .env.example:
    GEMINI_API_KEY=your_google_gemini_api_key
    
  • I din konfiguration kan du referera miljövariabler:
    {
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your_google_gemini_api_key"
      },
      "inputs": {}
    }
    

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “vibe-check-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
Översikt
Lista över promptarInga promptmallar hittades i repo/dokumentation
Lista över resurserInga explicita MCP-resurser definierade
Lista över verktyg“Vibe Check”-verktyg
Skydda API-nycklarAnvänder .env och dokumenterat i .env.example
Samplingstöd (mindre viktigt i utvärdering)Ej nämnt i dokumentation eller kod

Roots-stöd: Ej nämnt.


Jag skulle ge denna MCP-server ett 5/10. Den har ett tydligt syfte, öppen licens och grundläggande verktyg, men saknar omfattande dokumentation för promptar, resurser och avancerade MCP-funktioner (rötter, sampling).

MCP-betyg

Har LICENSE✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal forkar11
Antal stjärnor70

Vanliga frågor

Vad är Vibe Check MCP-servern?

Vibe Check MCP-servern är ett verktyg för kontroll av AI-arbetsflöden. Den avbryter potentiellt problematiska resonemangskedjor, uppmanar AI-agenter att reflektera och omkalibrera samt ger metakognitiv feedback via LearnLM 1.5 Pro (Gemini API).

Hur förbättrar Vibe Check kvaliteten på AI-arbetsflöden?

Genom att strategiskt pausa och utvärdera pågående AI-resonemang hjälper Vibe Check till att förhindra kaskader av fel och tunnelseende, vilket förbättrar kod- och beslutskvalitet i utvecklingsflöden.

Vilka är typiska användningsområden för denna server?

Användningsområden inkluderar AI-arbetsflödeskontroller, utvecklarhandledning, automatiserad kodgranskning, felprevention och dynamisk strategioptimering för AI-agenter.

Hur skyddar jag mina API-nycklar för Vibe Check MCP?

Använd en `.env`-fil för att lagra din Gemini API-nyckel på ett säkert sätt. Referera till denna miljövariabel i din MCP-serverkonfiguration för att undvika exponering av känslig information.

Kan jag använda Vibe Check MCP-servern i FlowHunt?

Ja! Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde och konfigurera den med din servers streambara HTTP-URL. Detta gör att AI-agenten får tillgång till alla Vibe Check-funktioner i ditt arbetsflöde.

Prova Vibe Check MCP-server med FlowHunt

Integrera Vibe Check MCP-servern i dina FlowHunt-arbetsflöden för att förbättra AI-resonemang, minska fel och höja utvecklingskvaliteten med metakognitiv feedback.

Lär dig mer

Kubernetes MCP-server
Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-server

Kubernetes MCP-server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes/OpenShift-kluster, vilket möjliggör programmatisk resursxadhantering, poddxado...

4 min läsning
Kubernetes MCP Server +4
Debugg AI MCP-server
Debugg AI MCP-server

Debugg AI MCP-server

Debugg AI MCP-server erbjuder AI-driven webbläsarautomatisering och end-to-end UI-testning för webbapplikationer. Integrera med FlowHunt eller CI/CD-pipelines f...

3 min läsning
AI Automation E2E Testing +5
Kubernetes MCP Server-integration
Kubernetes MCP Server-integration

Kubernetes MCP Server-integration

Kubernetes MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes-kluster, vilket möjliggör AI-drivna automatiseringar, resursxadhantering och D...

3 min läsning
AI Kubernetes +4