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MCP server · Developer Tools

Daker

VIBE-X AI Code Quality & Team Collaboration MCP Server

Unclaimed last commit 6 months ago devtools
47Fair

Scored yesterday · breakdown

About Daker

Daker is an MCP server published by choidage in the Developer Tools category: vIBE-X AI Code Quality & Team Collaboration MCP Server.

Six months or more without a commit doesn't mean the server is broken, but check the open issues before depending on it in production.

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From source
git clone https://github.com/choidage/daker

This server has no ConduID identity, so agent calls to it are not receipted. Pin the version you install and review the source before granting it credentials.

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  • ✓README presentThe repository ships documentation.
  • !Scoped permissionsDoesn't declare a permission scope. Assume it can do anything its process can.

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README

VIBE-X: 바이브 코딩의 구조적 한계를 해결하는 통합 협업 플랫폼

Python React FastAPI Docker MCP

DAKER 공모전 출품작 | 205팀 중 9위 (상위 4.4%) | 팀 바이브제왕


프로젝트 개요

VIBE-X (Vibe Intelligent Build Environment — eXtended) 는 바이브 코딩(Vibe Coding)의 구조적 한계를 해결하기 위해 설계된 통합 협업 플랫폼입니다.

AI 코드 생성 도구(Cursor, Copilot 등)의 생산성은 혁명적이지만, "세션이 끝나면 의도가 증발하는 문제" 와 "팀 단위 협업에서 발생하는 아키텍처 분열" 이라는 두 가지 구조적 한계가 존재합니다.

VIBE-X는 Agent + MCP + RAG + 협업 프로토콜을 5-Layer 구조로 통합하여, 이 이중 한계를 동시에 해결합니다.


공모전 성과

항목 내용
대회 DAKER 공모전 (메가톤급)
상금 1,000,000원
기간 2026.01.19 ~ 02.23
참가 팀 205팀
최종 순위 9위 / 205팀 (상위 4.4%)
제출 건수 102건 / 876건
조회수 11,451

문제 정의

제1축 — 모델 품질 격차: "Memory-less Generation"

  • 세션 종료 시 의도/맥락이 증발하는 "Just-in-Time Intelligence" 구조
  • 전체 아키텍처를 고려하지 않은 국소적 AI 수정으로 누더기 코드 발생
  • 품질 게이트 없이 AI 생성 코드가 그대로 적용

제2축 — 팀 협업의 벽: Opus도 해결 못하는 문제

  • 컨텍스트 고립: 각 개발자의 AI 세션이 완전히 독립적
  • 아키텍처 분열: 각자 다른 패턴/라이브러리로 구현
  • 암묵적 결정 소실: 설계 결정이 AI 대화 속에 매몰
  • 동시 작업 충돌: AI의 대규모 파일 수정으로 충돌 빈발

핵심 인사이트: 모델 품질 문제는 고성능 모델로 부분 완화 가능하지만, 협업 축의 문제는 어떤 모델로도 해결되지 않는다.


해결 방안: 5-Layer 통합 아키텍처

┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 5: 팀 인텔리전스 대시보드                              │
│           — 프로젝트 건강 지표, 비용 관리, 온보딩 자동화       │
├───────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 4: 협업 오케스트레이터 (MCP 기반)                      │
│           — 팀 컨텍스트 동기화, 충돌 사전 감지                │
├───────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 3: 멀티 Agent 6-Gate 품질 검증                        │
│           — 자율 Agent 체인으로 6단계 품질 검증               │
├───────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 2: Living RAG Memory Engine                          │
│           — 코드베이스를 질문 가능한 지식 베이스로 전환        │
├───────────────────────────────────────────────────────────┤
│  Layer 1: 구조화 프롬프트 & 프로젝트 스캐폴딩                 │
│           — PACT-D 프레임워크, 팀 설계 청사진                 │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
           ↕ MCP(Model Context Protocol) — 전체를 관통하는 통신 계층 ↕

주요 기능

6-Gate 품질 검증 파이프라인

Gate Agent 역할 비용
Gate 1 Syntax Agent 린터/타입 검사 자동 실행 $0
Gate 2 Rules Agent 팀 코딩 규칙 준수 여부 검증 $0
Gate 3 Integration Agent 기존 테스트 통과 확인 저
Gate 4 Review Agent AI 교차 검증 (보안/성능) 저
Gate 5 Architecture Agent ADR 정합성, 폴더 규약 검사 $0
Gate 6 Collision Agent 팀원 작업 충돌 사전 감지 $0

Living RAG Memory Engine

  • 코드 생성 시 Hidden Intent File (.meta.json) 자동 생성
  • Git Hook 기반 자동 인덱싱 → Vector DB (ChromaDB)
  • 자연어로 코드 의도 질의: "이 함수 왜 이렇게 구현했어?"

협업 오케스트레이터

  • Work Zone Isolation: 작업 영역 선언 → 충돌 사전 방지
  • Decision Extractor: AI 대화에서 설계 결정 자동 추출 → ADR 반영
  • MCP Hub: 팀 컨텍스트 실시간 동기화

팀 인텔리전스 대시보드 (10개 탭)

탭 기능
개요 프로젝트 건강 점수, Gate 통과율, AI 비용
Gate 분석 Gate별 통과율 비교 분석
파이프라인 6-Gate 파이프라인 직접 실행
RAG 검색 코드베이스 시맨틱 검색
온보딩 프로젝트 Q&A + 아키텍처 브리핑
피드백 루프 Gate 실패 패턴 분석 + 개선 제안
협업 작업 영역 선언 + 설계 결정 추출
의도 메타 .meta.json 관리 + Vector DB 인덱싱
프로젝트 멀티 프로젝트 + 팀원 권한 관리
관리자 사용자 계정 + 역할 관리

기술 스택

영역 기술
Backend Python 3.11+, FastAPI, SQLite
Frontend React 18, TailwindCSS, Chart.js
AI/RAG LangChain, ChromaDB, Voyage-code-3
통신 프로토콜 MCP (Model Context Protocol)
자동화 Git Hooks (Husky), AST 분석
IDE 확장 VS Code Extension API
배포 Docker Compose
실시간 WebSocket

프로젝트 구조

daker/
├── vibe-x/                    # VIBE-X 메인 플랫폼
│   ├── src/
│   │   ├── layer1_scaffold/   # 구조화 프롬프트 & 스캐폴딩
│   │   ├── layer2_rag/        # Living RAG Memory Engine
│   │   ├── layer3_agent/      # 멀티 Agent 6-Gate 품질 검증
│   │   ├── layer4_collab/     # 협업 오케스트레이터 (MCP)
│   │   └── layer5_dashboard/  # 팀 인텔리전스 대시보드
│   ├── dashboard/             # React 프론트엔드
│   └── requirements.txt
├── vibe-x-extension/          # VS Code/Cursor IDE 확장 플러그인
├── mcp/                       # MCP 서버 구현
├── docu/                      # 프로젝트 문서
│   ├── 바이브코딩_개선_아이디어.md       # 메인 제안서
│   ├── codebase_rag_proposal.md        # RAG 기술 제안서
│   ├── VIBE-X_구현_가이드.md            # 구현 가이드
│   ├── VIBE-X_세부작업_기획안.md        # 세부 작업 기획
│   ├── 사용법.md                       # 대시보드 사용법
│   └── VibeCoding_Improvement_Proposal.pdf  # 공모전 제출 제안서
├── dashboard.html             # 대시보드 HTML
└── docker-compose.yml         # Docker 배포 설정

빠른 시작

Docker Compose (권장)

git clone https://github.com/choidage/daker.git
cd daker
docker compose up -d
# http://localhost:3000 접속 (admin / admin1234)

수동 실행

# 백엔드
cd vibe-x
pip install -r requirements.txt
uvicorn src.layer5_dashboard.app:app --reload --port 8000

# 프론트엔드
cd dashboard
npm install
npm run dev
# http://localhost:3000

비용-효과 분석

항목 Opus x 5명 (시스템 없음) VIBE-X + Sonnet x 5명 절감률
월 총비용 ~$750 ~$108 86%
지표 Opus x 5 (시스템 없음) VIBE-X + Sonnet x 5
아키텍처 일관성 40% 90%
통합 충돌률 45% 12%
설계 결정 추적률 10% 85%
온보딩 시간 2~3주 2~3일

팀 정보

항목 내용
팀명 바이브제왕 (바이브의제왕)
구성 2명 핵심 개발
본인 기여도 전체의 약 80% (기획, 설계, 개발, 배포)
역할 서비스 기획, 5-Layer 아키텍처 설계, 대시보드 개발, MCP 서버 구축, Docker 배포

문서

문서 설명
바이브코딩 개선 아이디어 문제 분석 + VIBE-X 5-Layer 아키텍처 전체 제안서
Codebase RAG 제안서 Living RAG Memory 기술 상세 아키텍처
VIBE-X 구현 가이드 Phase 1~4 단계별 구현 가이드
세부작업 기획안 Task 정의, KPI, 리스크 관리
대시보드 사용법 10개 탭 상세 사용법
공모전 제안서 PDF 공모전 최종 제출 문서

배운 점

  • 시스템 설계의 중요성: 좋은 모델보다 좋은 시스템이 팀 생산성에 더 큰 영향을 준다는 것을 실증
  • MCP 프로토콜 실무 적용: 표준 통신 프로토콜을 활용한 도구 간 연동 경험
  • RAG 파이프라인 구축: 코드베이스를 지식 베이스로 전환하는 실무 아키텍처 설계
  • 풀사이클 개발 경험: 기획 → 설계 → 개발 → 배포까지 전 과정을 주도
  • 공모전 성과: 205팀 중 9위 달성으로 아이디어의 실현 가능성 검증

라이선스

MIT License


팀 바이브제왕 | 2026

README copy captured when this server was indexed; it may lag the repository. The original is authoritative.

Questions

About Daker

How do I install Daker?

No package has been published for this server, so install it from source: clone the repository and follow its README.

Is Daker safe to use with an AI agent?

Its trust score is 47 out of 100 (fair). It passes 1 of the 2 static security checks run so far; the failures are listed above. It has no ConduID identity yet, so agent calls to it are not receipted.

Is Daker still maintained?

The last commit was 6 months ago. That's long enough that you should check whether the maintainer is responding to issues before depending on it.