Sentrux MCP даёт AI-агентам архитектурный сенсор, позволяющий непрерывно измерять и улучшать структуру кода, а не только функциональность. Это достигается через пять корневых метрик и непрерывный кибернетический цикл обратной связи, интегрируемый через MCP.
Sentrux MCP: архитектурный сенсор для AI-агентов
полный разбор ролика · 5 глав ↓
Введение и проблема
AI-агенты генерируют работающий, но структурно разрушенный код из-за отсутствия пространственного контекста.
Человек-девелопер строит ментальную модель проекта, а агент видит лишь поток текста, что ведёт к архитектурным проблемам.
Кибернетический цикл Sentrux
Sentrux сканирует код, отправляет сигнал качества агенту, который исправляет ошибки, после чего цикл повторяется.
Это позволяет улучшать структуру кода, а не просто функциональность, обходя ограничения поведенческих тестов.
Пять корневых метрик
Метрики: модульность, ацикличность, глубина (рёбра графа), равенство и избыточность (узлы).
Используются алгоритмы Ньюмана, Тарьяна, Лакоса, коэффициент Джини и колмогорская сложность для точной оценки и предотвращения манипуляций.
Непрерывное оценивание
Система даёт монотонный сигнал качества до 10 000, стимулируя агента улучшать все метрики одновременно.
Среднее геометрическое препятствует прокачке одной метрики в ущерб другим, обеспечивая гармоничное улучшение.
Интеграция через MCP
Добавление Sentrux как MCP-сервера требует нескольких строк конфигурации и даёт реальный доступ к метрикам.
Gated workflow с проверкой регрессий перед коммитом предотвращает ухудшение архитектуры и даёт агенту детальную карту для рефакторинга.