MCP-Integration

sentrux laeuft als MCP-Server und gibt deinem KI-Agenten Echtzeitzugriff auf die Architekturgesundheit.

Einrichtung

Claude Code

/plugin marketplace add sentrux/sentrux
/plugin install sentrux

Cursor / Windsurf / OpenCode / beliebiger MCP-Client

Fuege dies zu deiner MCP-Konfiguration hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "sentrux": {
      "command": "sentrux",
      "args": ["--mcp"]
    }
  }
}

Agenten-Workflow

Agent: scan("/Users/me/myproject")
  → { quality_signal: 7342, files: 139, bottleneck: "modularity" }

Agent: session_start()
  → { status: "Baseline saved", quality_signal: 7342 }

  ... Agent schreibt 500 Zeilen Code ...

Agent: session_end()
  → { pass: false, signal_before: 7342, signal_after: 6891,
      summary: "Quality degraded during this session" }

Der Agent sieht seine eigene Auswirkung. Wenn die Qualitaet sinkt, erkennt er es sofort.

Verfuegbare Werkzeuge

Werkzeug	Zweck
scan	Verzeichnis scannen, Qualitaetssignal + Dateiliste erhalten
health	Detaillierte Ursachenanalyse mit Diagnose
session_start	Baseline vor Agenten-Sitzung speichern
session_end	Mit Baseline vergleichen, Verschlechterung erkennen
rescan	Nach Aenderungen erneut scannen (schneller als vollstaendiger Scan)
check_rules	Gegen .sentrux/rules.toml validieren
git_stats	Git-Historie analysieren — Hotspots, Churn, Bus-Faktor
dsm	Design Structure Matrix (Abhaengigkeitsmatrix)
test_gaps	Ungetestete Codepfade finden

Beispiel-MCP-Antwort

{
  "quality_signal": 7342,
  "bottleneck": "modularity",
  "root_causes": {
    "modularity":  { "score": 6700, "raw": 0.45 },
    "acyclicity":  { "score": 10000, "raw": 0 },
    "depth":       { "score": 10000, "raw": 4 },
    "equality":    { "score": 6100, "raw": 0.35 },
    "redundancy":  { "score": 8800, "raw": 0.12 }
  }
}

Der Agent zielt auf die am niedrigsten bewertete Ursache, um die maximale Verbesserung pro Aenderung zu erzielen.

Die Feedback-Schleife

sentrux (Sensor) → quality_signal → KI-Agent (Regler)
    → Codeaenderungen (Aktor) → Codebasis (System) → sentrux

Dies ist klassische Kybernetik (Wiener 1948). Die Schleife konvergiert natuerlich — bei jeder Iteration behebt der Agent den groessten Engpass, Verbesserungen werden marginal, Konvergenz wird erreicht.