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@cocaxcode/ai-context-inspector

running

Scanner de ecosistemas AI. Detecta MCP servers, skills y memorias en 19 herramientas AI. Export/import entre Claude, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, Codex y OpenCode.

● GitHub ● npm
// tech stack
TypeScriptMCP SDKCLIZod
Diagrama de @cocaxcode/ai-context-inspector
5tools MCP
104tests
19herramientas AI detectadas
7targets de import

¿Por qué ai-context-inspector?

Los proyectos modernos acumulan configuración AI: MCP servers, archivos de contexto, skills, memorias, agentes. Cada herramienta los guarda en sitios diferentes y con formatos distintos. ai-context-inspector los encuentra todos y te da una vista unificada.

TipDetecta automáticamente 50+ tipos de archivos de configuración AI en 19 herramientas diferentes.

Instalación

Terminal
claude mcp add --scope user ai-context-inspector -- npx -y @cocaxcode/ai-context-inspector@latest --mcp

¿Qué puedes hacer?

Scan completo

Escanea cualquier proyecto y descubre MCP servers, archivos de contexto (.cursorrules, CLAUDE.md...), skills, memorias y agentes.

Introspección MCP

Conecta con MCP servers en vivo y lista sus tools, resources y prompts disponibles.

Dashboard HTML

Genera un reporte interactivo autocontenido con estadísticas, búsqueda en tiempo real y modo dark/light.

Export portable

Exporta todo a .aci/bundle.json con versionado, checksums y redacción automática de secretos.

Import cross-tool

Importa un bundle en otro proyecto adaptando la config a: Claude, Cursor, Windsurf, Copilot, Gemini, Codex u OpenCode.

Herramientas detectadas

El scanner reconoce configuración de:

Claude Code · Cursor · Windsurf · GitHub Copilot · Gemini CLI
OpenAI Codex · OpenCode · Aider · Cline · Roo Code
Continue.dev · Amazon Q · Augment · Replit · Firebase Studio
VS Code · Tabnine · Sourcegraph · CONVENTIONS.md

Ejemplo: migrar entre herramientas

Export + Import
// 1. Escanea el proyecto actual
scan → detecta 3 MCP servers, 2 skills, 1 memoria

// 2. Exporta a bundle portable
export_ecosystem → .aci/bundle.json (secretos redactados)

// 3. Importa en otro proyecto para Cursor
import_ecosystem: target=cursor
→ genera .cursor/mcp.json con la config adaptada

Así se ve en la práctica

Escanear un proyecto
Tu: "Escanea este proyecto y dime que ecosistema AI tiene"

MCP: scan → detecta configs de 13 herramientas AI
IA: "Encontrado: 3 MCP servers, 2 archivos de contexto
     (CLAUDE.md, .cursorrules), 1 skill custom."
Introspeccionar un MCP
Tu: "Que tools tiene el MCP de database?"

MCP: introspect_mcp → conecta al server database
IA: "33 tools disponibles: conn_create, execute_query,
     search_schema... 0 resources, 0 prompts."
Generar dashboard
Tu: "Genera un reporte visual del ecosistema"

MCP: generate_report → HTML interactivo
IA: "Dashboard generado en ai-context-report.html.
     Abrelo en el navegador para ver el resumen visual."
Exportar para compartir
Tu: "Exporta todo a un bundle portable"

MCP: export_ecosystem → .aci/bundle.json
IA: "Exportado: 3 MCPs, 2 context files, 1 skill.
     Secretos redactados automáticamente."
Importar en otro editor
Tu: "Importa este bundle para Cursor"

MCP: import_ecosystem → target: cursor
IA: "Importado a .cursor/mcp.json:
     3 MCP servers configurados para Cursor."
Modo dualFunciona como CLI (npx -y @cocaxcode/ai-context-inspector@latest scan) para generar HTML/JSON, o como MCP server integrado en tu IDE.