digline
What it does
Read, measure and explain LLM eval runs of a digline suite. Cannot promote a baseline.
- Connects Se ejecuta en tu computadora
- Account or key No key needed
- Category Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Pasó 3/3 revisiones · Funciona en tu computadora · ✓ Comandos revisados el 13 nov 2026
Primero: ¿qué IA usas?
Elige tu app y los pasos aparecen abajo.
Funciona con Claude, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil
Instala Python (uv)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Abre el archivo de configuración de la app de Claude de escritorio
SettingsDeveloperEdit Config
Pega esta configuración y guarda el archivo
{ "mcpServers": { "digline": { "command": "uvx", "args": [ "digline-mcp", "--root", "your-value", "--names", "your-value" ] } } }Cierra Claude y vuelve a abrirlo
Pruébalo
Usa digline y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude dice que está usando digline o muestra una herramienta de digline en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
ChatGPT todavía no puede conectar digline
digline se instala en tu computadora, pero ChatGPT solo conecta servidores que funcionan en la web
Lo que puedes hacer en su lugar
A · Usa una app que pueda conectar digline
- Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil
- Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
- Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · No hay botón de un clic: pega la configuración y completa los valores tú
- Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · No hay botón de un clic: pega la configuración y completa los valores tú
B · Otros en Búsqueda y memoria de IA que funcionan con ChatGPT
Elegidos entre los más usados de la misma categoría, solo los que se conectan con una dirección y sin clave
- Context7✓ ChatGPT
- AIHOT✓ ChatGPT
- Sui Knowledge Base (kapa.ai)✓ ChatGPT
Funciona con Claude Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
Instala Python (uv)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Abre la Terminal
Mac: pulsa Command+Espacio y escribe Terminal · Windows: abre PowerShell
Pega este comando y pulsa Enter
claude mcp add --scope user digline -- uvx digline-mcp --root your-value --names your-valueEscribe /mcp en Claude Code
Deberías ver digline en la lista como conectado
Pruébalo
Usa digline y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Claude Code dice que está usando digline o muestra una herramienta de digline en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con Cursor, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · No hay botón de un clic: pega la configuración y completa los valores tú
Instala Python (uv)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Abre el archivo de configuración MCP de Cursor
~/.cursor/mcp.json
Pega esta configuración, completa los valores vacíos y guarda
{ "mcpServers": { "digline": { "command": "uvx", "args": [ "digline-mcp", "--root", "your-value", "--names", "your-value" ] } } }Abre el chat de IA de Cursor en modo Agent
Pruébalo
Usa digline y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si Cursor dice que está usando digline o muestra una herramienta de digline en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de Cursor el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Funciona con VS Code, pero hay que preparar algo antes
Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · No hay botón de un clic: pega la configuración y completa los valores tú
Instala Python (uv)
Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)
Abre el archivo de configuración MCP de VS Code
MCP: Open User Configuration
Pega esta configuración, completa los valores vacíos y guarda
{ "servers": { "digline": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "digline-mcp", "--root", "your-value", "--names", "your-value" ] } } }Abre el chat de IA de VS Code en modo Agent
Pruébalo
Usa digline y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa✓ Si VS Code dice que está usando digline o muestra una herramienta de digline en la respuesta, ya está conectado
Nombres de menú comprobados con la ayuda de VS Code el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión
Otras apps que usan MCP, como Windsurf, Zed o Gemini CLI, añaden servidores de forma distinta. Míralo en la lista de apps
Ver todas las apps que usan MCP →
La configuración JSON está en “Para desarrolladores”, abajo
Para desarrolladores: comandos de Terminal y configuración JSON
Instalado en tu computadora
Claude Code
claude mcp add --scope user digline -- uvx digline-mcp --root your-value --names your-valueClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"digline": {
"command": "uvx",
"args": [
"digline-mcp",
"--root",
"your-value",
"--names",
"your-value"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"digline": {
"command": "uvx",
"args": [
"digline-mcp",
"--root",
"your-value",
"--names",
"your-value"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"digline": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"digline-mcp",
"--root",
"your-value",
"--names",
"your-value"
]
}
}
}Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
De un vistazo
- Estrellas de GitHubi
- 9 (Estrellas de todo el repositorio)
Este repositorio tiene varias fichas MCP; sus estrellas cuentan una sola vez en las clasificaciones - Descargas por semanai
- 282/sem
- Dominio verificado
- ✓ digline.dev
- Conexión
- Se ejecuta en tu computadora
- Última versióni
- 0.9.1
- Categoríai
- Búsqueda y memoria de IA
- Publicado en el registroi
- 10 nov 2026
- Último cambio de códigoi
- 13 nov 2026
- Creador
- digline
- Paquetes
pypi: digline-mcp- Sitio web
- digline.dev
- Estado en el registro
- Activo
Qué apps pueden usarlo
Según cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.
Se ejecutan en tu computadora en
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 13 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con el dominio digline.dev (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
- ✓ Superada
Sigue en mantenimiento
Último cambio de código: hoy
- ✓ Superada
Tiene licencia
Usa Apache-2.0
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Conversación
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Lo publicado aquí lo escriben usuarios, no el equipo de PopNx.
Reseñas de usuarios
Aún no hay reseñas
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 82% de los otros 6053 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 91% de los otros 6053 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 6053 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro digline?
Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez hoy, y la última versión (0.9.1) llegó al registro hace 3 días.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Ruflo
Otros de la misma categoría
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Ruflo
Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.
README del creador
Abrir el README
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
digline-mcp
The MCP server for digline: it lets a coding agent read a digline result and measure a new one, and it does not let the agent promote a baseline.
Not because promotion is refused. Because there is no such tool.
The eight tools
| tool | what it does |
|---|---|
list_runs | every stored run of a suite, newest first, with the baseline marked |
get_run | one stored run — the verdicts, never the payload |
get_baseline | the approved reference, same shape |
log | which model answered, read down the stored runs; never a gate |
compare | a run against the baseline: did it get worse? |
diff | two runs, neither of them a reference: should I switch? |
explain | one run read back as typed facts, with the exit code |
run | execute the suite, with the call count acknowledged first |
promote is absent by construction, and so are migrate, view and report. A baseline is an *approved reference*, and promote writes into .digline/ /baselines/, which is committed — anything landing there arrives in somebody's diff and must arrive because they put it there. A refusal would be a conversation an agent could argue with; an absence is not.
Every tool, the reading ones included, loads the suite it is named. For a suite.py that executes the project's code, in the server's environment.
The reasoning is ADR 0011, and the judgement layer it turns into surface is AGENTS.md.
Install and configure
uv pip install digline-mcpOne server serves one repository: the perimeter is the repo, and multi-project is N named servers rather than a registry.
{"mcpServers": { "digline-northwind": { "command": "digline-mcp", "args": ["--root", "/Users/you/src/northwind", "--names", "clear"] } } }
--tenant and --env are accepted and verify; they never override. The suite decides, as it does everywhere else in digline.
--names is required, with no default: clear lets the store's names leave as they are, and project projects every answer, so the names leave as tokens from the name table that --name-table module:attribute names; a refusal is not projected yet, and is a sentence (ADR 0054 §8). A configuration with --root alone no longer starts; --names clear keeps what it did. ADR 0054 has the reasons.
What run costs, before it costs it
run takes a mandatory acknowledge_calls that must equal the suite's planned calls to the target. Called without it, the tool refuses and hands back the number:
run(suite="suite.py")→ refused: this suite plans 100 calls to the target. 20 cases × 5 samples = 100 calls to the target; each answer is judged 3 times by llm_rubric. Call again with acknowledge_calls=100.
run(suite="suite.py", acknowledge_calls=100) → executes
The first call is the probe. An agent cannot spend a hundred model calls without having stated the number — AGENTS.md §7 as a contract rather than as advice.
What never crosses
An MCP response goes into a model's context, and from there into transcripts and caches nobody controls. So the run tools return a verdict-only projection: the name, the identity, the status, the score, the threshold, the tolerance, the measured interval, and the metadata a suite disclosed.
Never the judge's reason — the judge quotes the output, so the reason *is* the output. Never the sentence explaining a suspension, never undisclosed metadata, never a case's inputs, and never a prompt or its digest unless the suite declares Disclosure(artifact_body=True). A declared file outside the perimeter is refused when the run is made; one under .digline or .git is refused by the command that would let it cross. Neither is dropped in silence.