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URL: https://glama.ai/mcp/servers/rdanieli/tentra-mcp?locale=de-DE

⇱ tentra by rdanieli | Glama


tentra-mcp

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👁 npm downloads
👁 CI
👁 License: MIT

Speicher für KI-Coding-Agenten. Persistenter Code-Graph + KI-generierte Architekturdiagramme — MCP-nativ. Funktioniert in Cursor, Claude Code, Codex und Windsurf.

Dogfood-Benchmark in unserem eigenen Monorepo: 99,4 % Token-Reduzierung (156,8-faches Verhältnis) bei 8 „Wo ist X implementiert?“-Abfragen — 114.644 Token durch erneutes Lesen von Dateien gegenüber 731 Token durch query_symbols. Vollständiger Bericht →

Schnellstart (60 Sekunden)

cd your-repo
npx tentra-mcp init --hook

Ein Befehl:

  1. Schreibt die MCP-Konfiguration für Cursor / Claude Code / Codex / Windsurf (je nachdem, was installiert ist)

  2. Installiert einen git post-commit-Hook, damit der Code-Graph nach jedem Commit automatisch aktualisiert wird — kein manuelles Neu-Indizieren erforderlich

  3. Leitet Ihre repo_id automatisch vom Git-Remote ab und speichert sie in .tentra/metadata.json

Holen Sie sich dann Ihren API-Schlüssel unter trytentra.com/settings, ersetzen Sie YOUR_TENTRA_API_KEY in der generierten Konfiguration, laden Sie Ihre IDE neu und fragen Sie Ihren Agenten:

Index this codebase with Tentra and list the god-nodes

Von nun an löst jeder git commit eine Hintergrund-Neuindizierung aus. Ihre Agenten bleiben automatisch auf dem neuesten Stand.

Hook überspringen: lassen Sie --hook weg — es werden dann nur die IDE-Konfigurationen geschrieben. Manuelle stdio-Installation: npx tentra-mcp (öffnet beim ersten Tool-Aufruf den Browser für den GitHub Device-Flow-Auth). Stattdessen API-Schlüssel: npx tentra-mcp --key YOUR_API_KEY.

Related MCP server: codecortex

Was ist Tentra?

Tentra ist die persistente Speicherschicht für KI-Coding-Agenten. Beschreiben Sie ein System — erhalten Sie ein Diagramm und Code-Exporte für 14 Frameworks. Indizieren Sie Ihr Repo — Agenten fragen einen strukturierten Graphen aus Dateien, Symbolen, Importen und Aufruf-Kanten ab, anstatt bei jeder Sitzung den Quellcode neu zu durchsuchen.

Dieser MCP-Server bietet Ihrem KI-Assistenten 32 Tools:

Architektur (9 Tools)

Tool

Beschreibung

create_architecture

Entwirft ein neues System basierend auf einer Beschreibung

update_architecture

Ändert eine bestehende Architektur

get_architecture

Liest Architekturdetails

list_architectures

Durchsucht alle gespeicherten Entwürfe

analyze_codebase

Scannt lokalen Code und generiert ein Diagramm

lint_architecture

Qualitätsprüfungen (9 Regeln: Waisen, SPOFs, Gott-Dienste)

sync_architecture

Erkennt Abweichungen zwischen Diagramm und Code

export_architecture

Exportiert in 14 Frameworks (Java, Python, Go, Rust, etc.)

create_flow

Erstellt eine schrittweise Ablaufvisualisierung

Code-Graph — Schreiben (4 Tools)

Tool

Beschreibung

index_code

Durchläuft ein Repo, Tree-sitter lokal, startet einen semantischen Indizierungsjob

index_code_continue

Setzt einen laufenden Indizierungsjob fort

record_semantic_node

Speichert eine vom Agenten extrahierte semantische Annotation

get_index_job

Überprüft den Status eines Indizierungsjobs

Code-Graph — Lesen (10 Tools)

Tool

Beschreibung

query_symbols

Fuzzy-Trigramm-Suche über indizierte Symbole

get_symbol_neighbors

BFS-Durchlauf im Aufruf-/Import-Graphen

get_service_code_graph

Teilgraph für einen Canvas-Dienst

explain_code_path

Kürzester Pfad zwischen zwei Symbolen mit semantischem Kontext

find_similar_code

pgvector Kosinus-ANN über vom Agenten generierte Embeddings

record_embedding

Speichert einen vom Agenten generierten Embedding-Vektor

list_god_nodes

Symbole mit höchstem Fan-in/out (architektonische Schwachstellen)

get_quality_hotspots

Churn × Komplexitäts-Ranking

list_snapshots

Zeitreise-Auflistung indizierter Snapshots

diff_snapshots

Dateien / Symbole / Gott-Knoten, die zwischen Snapshots hinzugefügt/entfernt wurden

Anreicherung — Verträge, Entscheidungen, Eigentum, Domänen (9 Tools)

Tool

Beschreibung

set_service_mapping

Verknüpft eine indizierte Datei oder ein Symbol mit einem Canvas-Dienst

set_domain_membership

Weist einen Dienst oder eine Datei einer Domäne zu (begrenzter Kontext)

record_contract

Speichert eine geparste API-Vertragsnutzlast (OpenAPI, GraphQL, Protobuf)

bind_contract

Verknüpft einen Vertrag mit dem Symbol, das ihn implementiert

record_decision

Erstellt einen Architektur-Entscheidungsdatensatz (ADR), optional mit Code-Verknüpfung

link_decision

Fügt einen Link von einem ADR zu einem anderen Symbol, einer Datei oder einem Dienst hinzu

get_ownership

Ermittelt den Eigentümer (Team oder Person) für eine Datei oder einen Dienst

get_decisions_for

Listet ADRs auf, die mit einer bestimmten Entität verknüpft sind

get_contracts

Listet Verträge auf, optional gefiltert nach Typ oder Dienst

Einrichtung

Option 1: SSE (keine Installation)

Fügen Sie dies zur MCP-Konfiguration Ihrer IDE hinzu — keine lokale Installation erforderlich:

Cursor (Einstellungen > Features > MCP > Server hinzufügen):

{
 "tentra": {
 "type": "sse",
 "url": "https://trytentra.com/api/mcp?key=YOUR_API_KEY"
 }
}

Claude Code (.mcp.json im Projektstammverzeichnis):

{
 "mcpServers": {
 "tentra": {
 "type": "sse",
 "url": "https://trytentra.com/api/mcp?key=YOUR_API_KEY"
 }
 }
}

Option 2: Lokale Installation (erforderlich für Codebase-Scanning)

npx tentra-mcp

Authentifiziert sich bei der ersten Verwendung automatisch über GitHub. Anmeldeinformationen werden unter ~/.tentra/credentials gespeichert.

Cursor-Konfiguration für lokalen Server:

{
 "tentra": {
 "command": "npx",
 "args": ["tentra-mcp"]
 }
}

Claude Code (.mcp.json):

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

Anwendungsbeispiele

Sobald die Verbindung hergestellt ist, sprechen Sie einfach mit Ihrer KI:

"Design a payment system with Stripe, Kafka, and PostgreSQL"
→ AI calls create_architecture → diagram at trytentra.com/arch/xxx

"Scan this codebase and generate the architecture"
→ AI calls analyze_codebase → detects services, DBs, queues

"Export this architecture to Java Spring Boot"
→ AI calls export_architecture → downloads zip with project scaffold

"What changed since last time? Is my diagram outdated?"
→ AI calls sync_architecture → drift report with accuracy score

Exportformate

Java (Spring Boot), Node.js (Fastify), Python (FastAPI), Go (chi), Rust (Axum), .NET (ASP.NET), Kotlin (Ktor), PHP (Laravel), Ruby (Rails), Elixir (Phoenix), Docker Compose, Mermaid, ADR, Terraform

Links

Entwicklung

Dieses Repo enthält den Open-Source-MCP-Server. Die Tentra-API und die Web-App sind ein separater gehosteter Dienst unter trytentra.com.

npm install --legacy-peer-deps
npm run build # tsc --noEmit + esbuild bundle → dist/index.js
npm start # run the bundled server
npm test # vitest

Das veröffentlichte npm-Paket (tentra-mcp) enthält nur das gebündelte dist/ — der Quellcode ist hier zur Überprüfbarkeit und für Community-Beiträge verfügbar.

Lizenz

MIT

A
license - permissive license
B
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/rdanieli/tentra-mcp'

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