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PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Evr

作者:evidence-readiness版本 0.1.2i★ 0i在你的电脑上运行
注册名称io.github.BrienBounded/evr

安装方法

What it does

Checks agent traces for evidence-readiness: verifies evidence is present, not that it is true.

  • Connects 在你的电脑上运行
  • Account or key No key needed
  • Category 其他

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 2/3 项检查 · 在你的电脑上运行 · ✓ 命令已检查 2026年11月13日

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

让 AI 帮你安装

把这段话复制到 Claude 的对话里。AI 会先检查电脑,告诉你要改哪个文件,并且每次都等你同意。

请在这台电脑上为 Claude 安装 MCP server Evr,按顺序:1) 用 uv --version 检查是否有 uv。没有的话,请让我从 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ 安装,不要自己安装。2) 只使用这份配置(已通过 PopNx MCP 检查):{ "mcpServers": { "evr": { "command": "uvx", "args": [ "evidence-readiness" ] } } } 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令,等我同意。4) 不需要密钥。5) 按约定执行,然后确认 Evr 的工具真的出现了。

这段话不包含你的密钥。如果需要密钥,AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。

  1. 安装 uv(如果还没有)

    已经装好了吗?先检查 · 打开终端,输入这条命令后按 Enter

    uv --version
    • 显示版本号(例如 uv …)= 已安装,可跳过这一步
    • 显示 "command not found"(Windows 显示 "is not recognized")= 还没安装,或刚装好但需要关掉终端再重新打开
    怎么打开终端

    Mac:按 ⌘ + Space,输入 Terminal 后按 Enter

    Windows:打开“开始”菜单,输入 Windows PowerShell,然后选“打开”

    还没安装: uv 没有点选式安装程序。从 uv 官方页面复制适合你系统(macOS 或 Windows)的一行命令,粘贴到终端 · 不需要单独安装 Python,uv 会在需要时自动下载

    打开 uv 下载页 ↗

    装好后关掉终端再打开,重新运行同一条命令,应显示版本号: uv --version

    安装一次,所有需要 uv 的工具都能用

  2. 打开电脑版 Claude 应用的设置文件

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 粘贴这些设置并保存文件

    {
      "mcpServers": {
        "evr": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "evidence-readiness"
          ]
        }
      }
    }
  4. 退出 Claude 再重新打开

  5. 试一试

    用 Evr 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 Evr,或回答中出现 Evr 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 Evr

Evr 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Evr 的应用

  • 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
  • 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)
  • 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)
  • 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

B · 其他 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的

可连接 Claude Code,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

让 AI 帮你安装

把这段话复制到 Claude Code 的对话里。AI 会先检查电脑,告诉你要改哪个文件,并且每次都等你同意。

请在这台电脑上为 Claude Code 安装 MCP server Evr,按顺序:1) 用 uv --version 检查是否有 uv。没有的话,请让我从 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ 安装,不要自己安装。2) 只使用这份配置(已通过 PopNx MCP 检查):claude mcp add --scope user evr -- uvx evidence-readiness 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令,等我同意。4) 不需要密钥。5) 按约定执行,然后确认 Evr 的工具真的出现了。

这段话不包含你的密钥。如果需要密钥,AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。

  1. 安装 uv(如果还没有)

    已经装好了吗?先检查 · 打开终端,输入这条命令后按 Enter

    uv --version
    • 显示版本号(例如 uv …)= 已安装,可跳过这一步
    • 显示 "command not found"(Windows 显示 "is not recognized")= 还没安装,或刚装好但需要关掉终端再重新打开
    怎么打开终端

    Mac:按 ⌘ + Space,输入 Terminal 后按 Enter

    Windows:打开“开始”菜单,输入 Windows PowerShell,然后选“打开”

    还没安装: uv 没有点选式安装程序。从 uv 官方页面复制适合你系统(macOS 或 Windows)的一行命令,粘贴到终端 · 不需要单独安装 Python,uv 会在需要时自动下载

    打开 uv 下载页 ↗

    装好后关掉终端再打开,重新运行同一条命令,应显示版本号: uv --version

    安装一次,所有需要 uv 的工具都能用

  2. 打开终端

    Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell

  3. 粘贴这条命令并按 Enter

    claude mcp add --scope user evr -- uvx evidence-readiness
  4. 在 Claude Code 中输入 /mcp

    应能看到 Evr 在列表中并显示已连接

  5. 试一试

    用 Evr 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Evr,或回答中出现 Evr 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

让 AI 帮你安装

把这段话复制到 Cursor 的对话里。AI 会先检查电脑,告诉你要改哪个文件,并且每次都等你同意。

请在这台电脑上为 Cursor 安装 MCP server Evr,按顺序:1) 用 uv --version 检查是否有 uv。没有的话,请让我从 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ 安装,不要自己安装。2) 只使用这份配置(已通过 PopNx MCP 检查):{ "mcpServers": { "evr": { "command": "uvx", "args": [ "evidence-readiness" ] } } } 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令,等我同意。4) 不需要密钥。5) 按约定执行,然后确认 Evr 的工具真的出现了。

这段话不包含你的密钥。如果需要密钥,AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。

  1. 安装 uv(如果还没有)

    已经装好了吗?先检查 · 打开终端,输入这条命令后按 Enter

    uv --version
    • 显示版本号(例如 uv …)= 已安装,可跳过这一步
    • 显示 "command not found"(Windows 显示 "is not recognized")= 还没安装,或刚装好但需要关掉终端再重新打开
    怎么打开终端

    Mac:按 ⌘ + Space,输入 Terminal 后按 Enter

    Windows:打开“开始”菜单,输入 Windows PowerShell,然后选“打开”

    还没安装: uv 没有点选式安装程序。从 uv 官方页面复制适合你系统(macOS 或 Windows)的一行命令,粘贴到终端 · 不需要单独安装 Python,uv 会在需要时自动下载

    打开 uv 下载页 ↗

    装好后关掉终端再打开,重新运行同一条命令,应显示版本号: uv --version

    安装一次,所有需要 uv 的工具都能用

  2. 点击这个按钮打开 Cursor

    在 Cursor 中打开

    Cursor 会请你确认安装,点击 Install

  3. 在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  4. 试一试

    用 Evr 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Cursor 说正在使用 Evr,或回答中出现 Evr 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code,但需要先准备

需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

让 AI 帮你安装

把这段话复制到 VS Code 的对话里。AI 会先检查电脑,告诉你要改哪个文件,并且每次都等你同意。

请在这台电脑上为 VS Code 安装 MCP server Evr,按顺序:1) 用 uv --version 检查是否有 uv。没有的话,请让我从 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ 安装,不要自己安装。2) 只使用这份配置(已通过 PopNx MCP 检查):{ "servers": { "evr": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "evidence-readiness" ] } } } 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令,等我同意。4) 不需要密钥。5) 按约定执行,然后确认 Evr 的工具真的出现了。

这段话不包含你的密钥。如果需要密钥,AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。

  1. 安装 uv(如果还没有)

    已经装好了吗?先检查 · 打开终端,输入这条命令后按 Enter

    uv --version
    • 显示版本号(例如 uv …)= 已安装,可跳过这一步
    • 显示 "command not found"(Windows 显示 "is not recognized")= 还没安装,或刚装好但需要关掉终端再重新打开
    怎么打开终端

    Mac:按 ⌘ + Space,输入 Terminal 后按 Enter

    Windows:打开“开始”菜单,输入 Windows PowerShell,然后选“打开”

    还没安装: uv 没有点选式安装程序。从 uv 官方页面复制适合你系统(macOS 或 Windows)的一行命令,粘贴到终端 · 不需要单独安装 Python,uv 会在需要时自动下载

    打开 uv 下载页 ↗

    装好后关掉终端再打开,重新运行同一条命令,应显示版本号: uv --version

    安装一次,所有需要 uv 的工具都能用

  2. 点击这个按钮打开 VS Code

    在 VS Code 中打开

    VS Code 会请你确认安装,点击 Install

  3. 在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  4. 试一试

    用 Evr 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 VS Code 说正在使用 Evr,或回答中出现 Evr 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 Evr 的人💬 讨论 →
开发者专用:终端命令和 JSON 设置

安装在电脑上

Claude Code

claude mcp add --scope user evr -- uvx evidence-readiness

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "evr": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "evidence-readiness"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "evr": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "evidence-readiness"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "evr": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "evidence-readiness"
      ]
    }
  }
}

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

一览

每周下载量i
18/周
许可证i
Apache-2.0
连接方式
在你的电脑上运行
最新版本i
0.1.2
分类i
其他
发布到注册中心i
2026年8月12日
代码最后更新i
2026年8月12日
作者
evidence-readiness
软件包
pypi: evidence-readiness
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

在你的电脑上运行,适用于

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月16日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    发布者(BrienBounded)不是仓库所有者(evidence-readiness);可能是其他人代为上架的

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于3个月前

  • ✓ 通过

    有许可证

    使用 Apache-2.0

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

已公开的漏洞(OSV.dev)

尚未检查

我们检查什么 → · JSON

作者:申请重新检查或报告信息错误

讨论

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与“其他”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 19988 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 19988 个服务器的 18% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 19988 个服务器的 45%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Evr 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于3个月前,最新版本(0.1.2)于3个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:World Monitor, openstatus, Oh My Posh Validator, Strata, Jitsu

功能相近的其他选择

同一分类、其他作者、命令已通过检查。官方的排在前面,再按星标排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 97 tools.

作者:koala73广泛使用★ 9.1万前天更新

在云端运行✓ 服务方 · worldmonitor.app

openstatus

Manage monitors, status pages, incidents and maintenances in your openstatus workspace.

作者:openstatusHQ广泛使用★ 92692个月前更新

在云端运行✓ 服务方 · openstatus.dev

Oh My Posh Validator

Validate oh-my-posh configurations and segment snippets against the official schema.

作者:JanDeDobbeleer广泛使用★ 2.4万 整个仓库的星标27天前更新

在云端运行✓ 服务方 · ohmyposh.dev

Strata

MCP server for progressive tool usage at any scale (see https://klavis.ai)

作者:Klavis-AI正在增长★ 582714个月前更新

在云端运行仓库已归档✓ klavis.ai

Jitsu

Manage Jitsu data pipelines: destinations, streams, connections, functions, live events.

作者:jitsucom广泛使用★ 51354个月前更新

在云端运行✓ 服务方 · jitsu.com
  • World Monitor — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥
  • openstatus — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥
  • Oh My Posh Validator — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥
  • Strata — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥
  • Jitsu — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

evidence-readiness

Checks whether an agent execution trace contains the evidence a post-hoc causal reconstruction would require.

When an AI agent causes a loss — a bad config change, a cross-session data leak, contaminated output cascading between agents, a prompt injection — someone eventually has to reconstruct *why* from the trace. Traces from general-purpose agent instrumentation cannot support that reconstruction: the evidence was never recorded. This repository contains the evidence-readiness specification (SPEC.md), a checker that evaluates a trace against it, and reference fixtures showing what conformant instrumentation looks like.

What this is — and is not

  • **It checks that evidence is *present*, not that it is *true*.** A fabricated-but-internally-consistent trace passes. This tool authenticates nothing, and its result must never be relayed as "this agent is safe."
  • It never determines whether a failure occurred. It answers "does this trace contain what a reconstruction of class X would require," never "did class X occur." It contains no detection or scoring logic.
  • This repository does not contain the reconstruction engine. The specification is published so the method is assessable; the engine is available for inspection under the terms in SOURCE_AVAILABILITY.md.
  • Four failure classes are covered: config_drift, session_isolation_failure, cascade_contamination, prompt_injection. A fifth (tool_misuse) was investigated and declined for stated structural reasons — a documented negative result, not a gap (SPEC.md §8).
  • The spec is a profile of the OTel GenAI semantic conventions: core OTel plus documented extensions (SPEC.md §2). It carries no standards-body endorsement.

Who it is for

  • Engineers instrumenting agents who want incidents to be reconstructable after the fact — diff your trace against a conformant fixture and see what to add.
  • Reviewers (insurers, auditors, counterparties) evaluating whether an agent system's telemetry would support retrospective loss adjudication.
  • Coding agents: see llms.txt, spec.json (the machine-readable spec export, generated — never hand-maintained), and the MCP server in src/evidence_readiness/mcp_server.py (configuration below).

Quickstart (60 seconds)

# from a clone of this repository

pip install . evr check path/to/trace.json # or a directory of traces evr check --json path/to/traces/ # machine-readable report evr check --require-class prompt_injection path/to/trace.json

The package has zero runtime dependencies; pip install . in any Python ≥3.10 environment is the whole setup. Equivalent uvx forms, both exercised: uvx --from . evr check ./traces from a clone, and uvx --from evidence-readiness evr check ./traces from the package index.

Both need `--from`, and the trailing `evr` is not optional. A bare uvx evidence-readiness ... runs the console script *named for the distribution*, and that script is the MCP server (below), not the checker — it reads standard input, ignores the arguments, and exits successfully without checking anything.

Exit codes carry no reconstruction vocabulary: 0 all requirements met · 1 one or more requirements partially met · 2 one or more requirements unmet · 3 malformed input (SPEC.md §9 is the source of record). Universal requirements (EVR-R1..R6) drive the exit code; per-class evidence readiness is reported separately, and --require-class folds a named class's readiness into the exit code. For every failed requirement the output names the specific missing field and the span kind it belongs on.

Every run ends with the same statement this README opened with: presence, not truth — evidence being present does not make it authentic, and a passing trace is not a safe agent.

CI: check every PR (GitHub Action)

A spec is read once; a check that runs on every PR changes instrumentation behavior. Add this to a workflow in the repository that produces your traces (evidence-readiness is this repository's owner once published; from within this repository itself, uses: ./.github/actions/readiness-check):

steps:
  • uses: actions/checkout@v4
  • uses: evidence-readiness/spec/.github/actions/readiness-check@main with: trace-path: traces/

That is the whole setup — the default GitHub runner's python3 is sufficient, and the Action installs the (zero-dependency) checker itself. The step fails when the checker's exit code exceeds minimum-passing-exit-level (default 0; exit-code semantics as in the Quickstart above). Optional required-classes folds named classes' evidence requirements into the exit code. Outputs: exit-code, exit-meaning, report-path (full JSON report), and per-class-readiness. PR annotations name each incomplete requirement's specific missing field and span kind. Every annotation is a statement about the trace telemetry, never about the agent: an annotated PR has incomplete evidence, not a detected failure — and a clean run is not a safe agent. This repository's own CI (.github/workflows/ci.yml) dogfoods the Action against fixtures/, asserting the expected — deliberately nonzero — exit codes per bucket.

MCP server (agent surface)

src/evidence_readiness/mcp_server.py exposes the checker and the requirement data to agents over the Model Context Protocol (stdio). Three tools: check_trace_readiness (file, directory, or inline JSON — inline content is processed in memory and never written anywhere), get_requirement, and list_class_requirements.

Installing the package delivers three console scripts, and it is worth being precise about which is which before you copy anything below:

scriptwhat it runs
evrthe checker CLI — this is the one a human wants
evr-mcpthe MCP server, on stdio
evidence-readinessthe MCP server, on stdio — same target as evr-mcp, named for the distribution so that per-invocation runners which resolve to a like-named script find it

So evidence-readiness is not the checker. Typing it at a shell gets a server waiting for JSON-RPC on stdin, which looks like a hang. Use evr.

If the package is installed, the evr-mcp console script is the whole configuration:

{

"mcpServers": { "evidence-readiness": { "command": "evr-mcp" } } }

From a clone, with nothing installed, run the module by path instead:

{

"mcpServers": { "evidence-readiness": { "command": "python3", "args": [ "/absolute/path/to/evidence-readiness/src/evidence_readiness/mcp_server.py" ] } } }

Either way it needs no dependencies, and the second form needs no installation. It is local-only: no network calls, no phone-home, nothing persisted. It deliberately has no submission tool — the server never transmits anything; submitting a trace anywhere is a human decision gated on the CONTRIBUTING.md disclaimer and a redaction judgment an agent cannot make. Every tool description carries the presence-not-truth statement, so a readiness result cannot reasonably be relayed as "this agent is safe."

Status

The specification is versioned (SPEC.md carries its current version and correction log) and the checker is implemented against it, with reference fixtures (fixtures/), the machine-readable export (spec.json), the agent surface (llms.txt, the MCP server), and the CI action (.github/actions/readiness-check/) in place. The methodology and limitations paper is drafted (PAPER.md); its front-matter banner records which sections have had an adversarial read and which have not. The standing disclosure policy is SOURCE_AVAILABILITY.md; reporting and trace-submission terms are CONTRIBUTING.md, with redaction guidance in REDACTION.md and release verification in RELEASING.md. Corrections are logged in CHANGELOG.md. The spec is descriptive: every requirement is backed by an observed outcome in a validation record of 240 reconstruction attempts, 222 of them synthetic — backing is per-requirement, from the specific cases that exercised it, not a property measured across all 240 (18 real-world Who&When cases validate the abstention direction only; the split is stated wherever the count appears — SPEC.md §1).

Attribution

Brien Buckman

Licensed under Apache-2.0 (see LICENSE).

The substance of this repository's development record is public: corrections that affect published content are logged in CHANGELOG.md, and the development defect record, as it bears on the method, is summarized in PAPER.md §8.6. The commit history in which these files were drafted and revised is not published.