Drift

Drift предоставляет ИИ-агентам глубокий контекст кодовой базы, изучая ваши уникальные паттерны для генерации кода под ваши задачи. Включает статический анализ, отслеживание конфиденциальных данных и интеллектуальную топологию тестов. Поддерживает несколько языков через MCP-сервер.

Инструменты разработчика Безопасность и тестирование Аналитика и мониторинг ★ 159 GitHub (159 ★)

Drift меняет подход к взаимодействию ИИ-агентов с вашей кодовой базой, изучая её уникальные паттерны и соглашения вместо использования жёстко заданных правил. Он сканирует ваши проекты — от TypeScript до C# — чтобы построить всестороннее понимание архитектуры, потоков данных и границ безопасности. Этот интеллект позволяет ИИ-ассистентам генерировать код, который бесшовно вписывается в ваш стиль, проводить точный анализ влияния изменений, отслеживать конфиденциальные данные и даже предлагать оптимальные наборы тестов, гарантируя, что ваш ИИ-генерируемый код будет точным, безопасным и соответствующим требованиям.

Ключевые возможности

01Обучение на основе кодовой базы: обнаружение паттернов и контроль соблюдения соглашений на нескольких языках.

02Интеллектуальный анализ топологии тестов для расчёта минимальных наборов тестов и выявления высокорискованного непротестированного кода.

03Интеграция с ИИ-агентами (например, Claude, Cursor) через надёжный сервер Model Context Protocol (MCP).

04159 звёзд на GitHub

05Автоматическое отслеживание и маркировка конфиденциальных данных, таких как PII, учётные данные и финансовая информация.

06Комплексный статический анализ, включая граф вызовов, достижимость доступа к данным и анализ влияния изменений.

Варианты использования

01Проведение углублённого анализа кода для оценки влияния изменений, отслеживания доступа к данным и выявления потенциальных уязвимостей безопасности.

02Предоставление ИИ-агентам возможности генерировать код, соответствующий конкретным соглашениям и стилю кодовой базы, обеспечивая согласованность.

03Оптимизация тестирования программного обеспечения за счёт точного определения затронутых тестов и выявления высокорискованных, непротестированных участков кода.

🔍 Drift

The most comprehensive MCP server for codebase intelligence

Drift scans your codebase, learns YOUR patterns, and gives AI agents deep understanding of your conventions. 27 CLI commands. 23 MCP tools. 6 languages. Your AI finally writes code that fits.

Why Drift?

Problem	Drift's Solution
AI generates generic code that doesn't match your style	Learns patterns from YOUR codebase, not hardcoded rules
"What data can this code access?"	Call graph reachability analysis across 6 languages
"What breaks if I change this?"	Impact analysis with blast radius calculation
"Which tests should I run?"	Test topology with minimum test set calculation
Security review is manual	Automatic sensitive data tracking (PII, credentials, financial)

Quick Start

# Install
npm install -g driftdetect

# Initialize and scan
cd your-project
drift init
drift scan

# See what Drift learned
drift status

Use with AI Agents (MCP)

Add to your MCP config (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, etc.):

{
  "mcpServers": {
    "drift": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "driftdetect-mcp"]
    }
  }
}

Then ask your AI: "Add a new API endpoint for user preferences"

Drift tells it: your routes use @Controller with /api/v1 prefix, errors follow { error, code } format, user endpoints need @RequireAuth(), and here are 3 similar endpoints to reference.

Supported Languages

Language	Parsing	Call Graph	Data Access	Frameworks
TypeScript/JS	✅ Tree-sitter	✅	✅	React, Next.js, Express, Prisma, TypeORM
Python	✅ Tree-sitter	✅	✅	Django, FastAPI, Flask, SQLAlchemy
Java	✅ Tree-sitter	✅	✅	Spring Boot, JPA/Hibernate
C#	✅ Tree-sitter	✅	✅	ASP.NET Core, Entity Framework
PHP	✅ Tree-sitter	✅	✅	Laravel, Eloquent

What Makes Drift Different

🧠 Learning-Based Detection

Most linters use hardcoded rules. Drift learns from YOUR code:

Scans your codebase to discover patterns
You approve/ignore what matters
Detects violations against YOUR conventions

📊 Call Graph Analysis

Static analysis that answers real questions:

drift callgraph reach src/api/users.ts:42    # What data can line 42 access?
drift callgraph inverse users.password_hash  # Who can access passwords?

🔒 Security Boundaries

Track sensitive data across your codebase:

Automatic PII, credential, and financial data detection
GDPR/HIPAA/PCI-DSS implications flagged
Know which endpoints touch what data

🧪 Test Topology

Smart test analysis:

drift test-topology affected src/auth/login.ts  # Minimum tests to run
drift test-topology uncovered --min-risk high   # High-risk untested code

🔗 Module Coupling

Dependency health metrics:

drift coupling cycles      # Find dependency cycles
drift coupling hotspots    # High-coupling modules
drift coupling unused-exports  # Dead exports

⚠️ Error Handling Analysis

Find gaps in error handling:

drift error-handling gaps       # Unhandled errors
drift error-handling unhandled  # Swallowed exceptions

MCP Tools (23 Total)

Drift's MCP server is organized in layers for efficient token usage:

Layer	Tools	Purpose
Orchestration	`drift_context`	Intent-aware context (start here)
Discovery	`drift_status`, `drift_capabilities`, `drift_projects`	Quick overview
Exploration	`drift_patterns_list`, `drift_security_summary`, `drift_contracts_list`, `drift_trends`	Browse patterns
Detail	`drift_pattern_get`, `drift_code_examples`, `drift_file_patterns`, `drift_impact_analysis`, `drift_reachability`, `drift_wrappers`, `drift_dna_profile`	Deep dives
Analysis	`drift_test_topology`, `drift_coupling`, `drift_error_handling`	Code health
Generation	`drift_suggest_changes`, `drift_validate_change`, `drift_explain`	AI assistance

CLI Commands (27 Total)

Core: init, scan, check, status, approve, ignore, report

Navigation: where, files, export

Monitoring: watch, dashboard, trends

Analysis: boundaries, callgraph, test-topology, coupling, error-handling, wrappers, dna

Management: projects, skills, parser, migrate-storage

Pattern Categories (14)

api · auth · security · errors · logging · data-access · config · testing · performance · components · styling · structural · types · accessibility

Galaxy Visualization

3D visualization of your data access patterns. Tables as planets, APIs as space stations, data flows as hyperspace lanes.

drift dashboard  # Click Galaxy tab

CI Integration

# Fail on violations
drift check --ci --fail-on warning

# GitHub Actions annotations
drift check --format github

# GitLab CI format  
drift check --format gitlab

Export Formats

drift export --format json        # Full manifest
drift export --format ai-context  # Optimized for LLMs
drift export --format markdown    # Documentation
drift export --format summary     # Human-readable

License

MIT © Geoffrey Fernald

Drift — MCP-сервер для анализа кодовой базы

Drift — это самый полный MCP-сервер для анализа кодовой базы. Он сканирует ваш проект, изучает ваши паттерны и даёт AI-агентам глубокое понимание конвенций кода. 27 CLI-команд, 23 инструмента MCP, поддержка 6 языков.

Репозиторий: driftdetect (npm). Лицензия: MIT.

Зачем нужен Drift?

Проблема	Решение Drift
AI генерирует общий код, не подходящий под ваш стиль	Изучает паттерны из вашей кодовой базы, а не жёсткие правила
«К каким данным может обратиться этот код?»	Анализ достижимости графа вызовов (6 языков)
«Что сломается, если я изменю это?»	Анализ влияния с расчётом радиуса поражения
«Какие тесты мне запустить?»	Топология тестов с расчётом минимального набора
Ручной security-ревью	Автоматическое отслеживание чувствительных данных (PII, учётные данные, финансы)

Быстрый старт

# Установка
npm install -g driftdetect

# Инициализация и сканирование
cd your-project
drift init
drift scan

# Посмотреть, что узнал Drift
drift status

Использование с AI-агентами (MCP)

Добавьте в конфигурацию MCP (Claude Desktop, Cursor, Windsurf и др.):

{
  "mcpServers": {
    "drift": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "driftdetect-mcp"]
    }
  }
}

После этого запросите у AI: «Добавь новый API-эндпоинт для пользовательских предпочтений». Drift сообщит агенту: в проекте используются @Controller с префиксом /api/v1, ошибки возвращаются в формате { error, code }, эндпоинты пользователей требуют @RequireAuth(), и укажет 3 похожих эндпоинта для примера.

Поддерживаемые языки

Язык	Парсинг	Граф вызовов	Доступ к данным	Фреймворки
TypeScript/JavaScript	✅ Tree-sitter	✅	✅	React, Next.js, Express, Prisma, TypeORM
Python	✅ Tree-sitter	✅	✅	Django, FastAPI, Flask, SQLAlchemy
Java	✅ Tree-sitter	✅	✅	Spring Boot, JPA/Hibernate
C#	✅ Tree-sitter	✅	✅	ASP.NET Core, Entity Framework
PHP	✅ Tree-sitter	✅	✅	Laravel, Eloquent

Что делает Drift уникальным

Обучение на основе кодовой базы

Большинство линтеров используют жёсткие правила. Drift учится на вашем коде: сканирует код, вы подтверждаете найденные паттерны, и он обнаруживает нарушения ваших конвенций.

Анализ графа вызовов

Статический анализ для ответов на вопросы:

drift callgraph reach src/api/users.ts:42 — какие данные доступны в строке 42?
drift callgraph inverse users.password_hash — кто может получить доступ к паролям?

Границы безопасности

Отслеживание чувствительных данных: автоматическое обнаружение PII, учётных данных, финансовой информации; флаги соответствия GDPR/HIPAA/PCI-DSS; понимание, какие эндпоинты работают с какими данными.

Топология тестов

Умный анализ тестов:

drift test-topology affected src/auth/login.ts — минимальный набор тестов для запуска
drift test-topology uncovered --min-risk high — непокрытый код с высоким риском

Связанность модулей

Метрики здоровья зависимостей:

drift coupling cycles — нахождение циклических зависимостей
drift coupling hotspots — модули с высокой связанностью
drift coupling unused-exports — мёртвые экспорты

Анализ обработки ошибок

drift error-handling gaps — необработанные ошибки
drift error-handling unhandled — проглоченные исключения

Инструменты MCP (всего 23)

Слой	Инструменты	Назначение
Оркестрация	`drift_context`	Контекст с учётом намерений (начинайте отсюда)
Обзор	`drift_status`, `drift_capabilities`, `drift_projects`	Быстрый обзор
Исследование	`drift_patterns_list`, `drift_security_summary`, `drift_contracts_list`, `drift_trends`	Просмотр паттернов
Детали	`drift_pattern_get`, `drift_code_examples`, `drift_file_patterns`, `drift_impact_analysis`, `drift_reachability`, `drift_wrappers`, `drift_dna_profile`	Глубокое погружение
Анализ	`drift_test_topology`, `drift_coupling`, `drift_error_handling`	Качество кода
Генерация	`drift_suggest_changes`, `drift_validate_change`, `drift_explain`	Помощь AI

Команды CLI (всего 27)

Основные: init, scan, check, status, approve, ignore, report

Навигация: where, files, export

Мониторинг: watch, dashboard, trends

Анализ: boundaries, callgraph, test-topology, coupling, error-handling, wrappers, dna

Управление: projects, skills, parser, migrate-storage

Категории паттернов (всего 14)

api · auth · security · errors · logging · data-access · config · testing · performance · components · styling · structural · types · accessibility

Визуализация «Галактика»

3D-визуализация паттернов доступа к данным: таблицы как планеты, API как космические станции, потоки данных как гиперпространственные линии. Запустить: drift dashboard → вкладка Galaxy.

CI-интеграция

drift check --ci --fail-on warning    # Останов при нарушениях
drift check --format github            # Аннотации GitHub Actions
drift check --format gitlab            # Формат GitLab CI

Форматы экспорта

drift export --format json           # Полный манифест
drift export --format ai-context     # Для LLM
drift export --format markdown       # Документация
drift export --format summary        # Для чтения

Ссылки

Лицензия

Источник: https://mcpmarket.com/server/drift