MCP Failure Lab
概要
作者による説明(英語の原文)
Deliberately faulty MCP server for testing how agent clients handle tool errors and disconnects.
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: パソコンで動く
- トランスポート: stdio
- カテゴリ: 開発者ツール
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 2/2 合格 · あなたのパソコンで動きます
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
MCP Failure Lab のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く
SettingsDeveloperEdit Config
この設定を貼り付けて保存
{ "mcpServers": { "failure-lab": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "LAB_SCENARIO", "-e", "LAB_DELAY_MS", "-e", "LAB_FAILURES", "ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2" ], "env": { "LAB_SCENARIO": "your-value", "LAB_DELAY_MS": "your-value", "LAB_FAILURES": "your-value" } } } }キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Claude を終了してもう一度開く
試してみる
MCP Failure Lab を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が MCP Failure Lab を使っていると言うか、回答に MCP Failure Lab のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ MCP Failure Lab につなげません
MCP Failure Lab はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
代わりにできること
A · MCP Failure Lab につなげるアプリを使う
- MCP Failure Lab のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
- MCP Failure Lab のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
- MCP Failure Lab のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
- MCP Failure Lab のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
B · 開発者ツール の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
- Sentry✓ ChatGPT
- Front-End Checklist✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
MCP Failure Lab のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
ターミナルを開く
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
このコマンドを貼り付けて Enter
claude mcp add failure-lab --env LAB_SCENARIO=your-value --env LAB_DELAY_MS=your-value --env LAB_FAILURES=your-value -- docker run -i --rm -e LAB_SCENARIO -e LAB_DELAY_MS -e LAB_FAILURES ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2Enter の前に「your-value」を自分のキーに書き換えてください
キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Claude Code で /mcp と入力
MCP Failure Lab が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
試してみる
MCP Failure Lab を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が MCP Failure Lab を使っていると言うか、回答に MCP Failure Lab のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
MCP Failure Lab のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
キーを入力
MCP Failure Lab の設定で LAB_SCENARIO, LAB_DELAY_MS, LAB_FAILURES が空です。自分のキーを入れて保存します
キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
Cursor の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
MCP Failure Lab を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が MCP Failure Lab を使っていると言うか、回答に MCP Failure Lab のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
MCP Failure Lab のキーが必要です(提供元のサイトで登録、費用がかかる場合あり) · 先にパソコンへ Docker を入れてください(1 回だけ)
キーを入力
MCP Failure Lab の設定で LAB_SCENARIO, LAB_DELAY_MS, LAB_FAILURES が空です。自分のキーを入れて保存します
キーはアプリの入力欄にだけ貼り付け、チャットに貼ったり人に送ったりしないでください
VS Code の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
MCP Failure Lab を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が MCP Failure Lab を使っていると言うか、回答に MCP Failure Lab のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください
JSON 設定は下の「開発者向け」にあります
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定
パソコンにインストール
Claude Code
claude mcp add failure-lab --env LAB_SCENARIO=your-value --env LAB_DELAY_MS=your-value --env LAB_FAILURES=your-value -- docker run -i --rm -e LAB_SCENARIO -e LAB_DELAY_MS -e LAB_FAILURES ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"failure-lab": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"LAB_SCENARIO",
"-e",
"LAB_DELAY_MS",
"-e",
"LAB_FAILURES",
"ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2"
],
"env": {
"LAB_SCENARIO": "your-value",
"LAB_DELAY_MS": "your-value",
"LAB_FAILURES": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"failure-lab": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"LAB_SCENARIO",
"-e",
"LAB_DELAY_MS",
"-e",
"LAB_FAILURES",
"ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2"
],
"env": {
"LAB_SCENARIO": "your-value",
"LAB_DELAY_MS": "your-value",
"LAB_FAILURES": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"failure-lab": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"LAB_SCENARIO",
"-e",
"LAB_DELAY_MS",
"-e",
"LAB_FAILURES",
"ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2"
],
"env": {
"LAB_SCENARIO": "your-value",
"LAB_DELAY_MS": "your-value",
"LAB_FAILURES": "your-value"
}
}
}
}自分で入力する値
LAB_SCENARIOenvFault to inject: healthy, tool-error, transient-error, delay, malformed, or disconnectLAB_DELAY_MSenvDelay in milliseconds for the delay scenario (0 to 10000)LAB_FAILURESenvFailing calls before success for the transient-error scenario (0 to 10)
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
ひと目でわかる
- 接続方法
- パソコンで動く
- トランスポート
- stdio
- 最新バージョンi
- 0.1.2
- レジストリ公開日i
- 2026年11月3日
- コードの最終更新i
- 2026年11月10日
- 作者
- cloudlabworks
- パッケージ
oci: ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2- ウェブサイト
- github.com
- レジストリでの状態
- 有効
使えるアプリ
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
できること
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月12日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント cloudlabworks で確認済みです
- ✓ 合格
今もメンテナンスされている
コードの最終更新:一昨日
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- – 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
話し合い
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
ユーザーレビュー
まだレビューはありません
開発者ツールのほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの5778件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5778件のうち71%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5778件のうち100%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
MCP Failure Labは安全ですか?
当てはまる基本チェック2項目のうち2項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか?
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
パソコンで動きますか、それともクラウドですか?
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
今もメンテナンスされていますか?
GitHubリポジトリの最終更新は一昨日、最新バージョン(0.1.2)がレジストリに届いたのは9 日前です。
どのアプリで使えますか?
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにDockerも必要です。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:REA, Netdata, Front-End Checklist
代わりの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Netdata
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Front-End Checklist
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
MCP Failure Lab
A deliberately faulty MCP server and a bounded reference-client harness. v0.1.0, MIT. Built on the official MCP TypeScript SDK 2.3.1, not a replacement protocol implementation.
Try it
Requires Docker. The image uses Node 24 and pinned npm dependencies.
docker build -t mcp-failure-lab:local .
docker run --rm --network none --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges mcp-failure-lab:local npm test docker run --rm --network none --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges mcp-failure-lab:local node runner.mjs
The last command prints JSON results and OpenAI-message-shaped traces from seven deterministic runs. No language model participates. Timings are observed elapsed milliseconds, not benchmarks. The test command exits nonzero on a regression; the demo command emits observations, not a grading verdict.
For local development: npm ci --ignore-scripts, then npm test.
From the published image (Official MCP Registry: io.github.cloudlabworks/mcp-failure-lab):
docker run -i --rm -e LAB_SCENARIO=tool-error ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2
Verifying a release
From v0.1.2, each release has build provenance signed through Sigstore by the publish-mcp workflow. With the GitHub CLI:
gh attestation verify oci://ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2 --repo cloudlabworks/mcp-failure-lab
gh attestation verify mcp-failure-lab-0.1.2.tar.gz --repo cloudlabworks/mcp-failure-lab
The second command checks the source tarball from the GitHub Release. To verify offline, add --bundle mcp-failure-lab-0.1.2.tar.gz.intoto.jsonl (the provenance file attached to the same release).
Faults
| LAB_SCENARIO | Injected behavior | Reference-client expectation |
|---|---|---|
| healthy | Normal tool response | One success |
| tool-error | Valid result with isError=true | Stop at configured attempt budget |
| transient-error | First LAB_FAILURES calls fail | Recover if the attempt budget permits |
| delay | Wait LAB_DELAY_MS before tool response | Succeed within deadline or time out |
| malformed | Valid JSON-RPC envelope, invalid text-block value | Reject the tool result |
| disconnect | Exit during a tool response | Report closed connection, not success |
Only the advertised lab_probe tool is affected. Initialization and discovery use the official SDK. The transport wrapper corrupts result shape, not JSON framing; truncated frames, bad IDs, HTTP failures and authentication faults are not implemented.
Configuration is read at process startup. Scenarios reset per process. LAB_DELAY_MS: integer 0–10000 (default 1000). LAB_FAILURES: integer 0–10 (default 2). Values must be plain decimal digits; an unset or empty variable uses the default, and anything else (0x10, 1e3, 7) stops the server with exit code 2. The reference client retries only explicit tool errors, at most five attempts; protocol errors, timeouts and disconnects stop immediately. The harness's tool-call deadline is 10–10000 ms; SDK connection/discovery deadlines are separate. Retries intentionally have no backoff so the generated fixture exposes repeated calls; this is not recommended production retry policy.
Attach your own MCP client
Configure a test MCP connection to run this command, with stdin/stdout attached:
docker run --rm -i --network none --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges -e LAB_SCENARIO=transient-error -e LAB_FAILURES=2 mcp-failure-lab:local
Call lab_probe with {"message":"probe"}. There are no real downstream services, credentials, file-writing tools or listening network ports. Client integrations beyond the included reference client are unverified.
Feed a failure into Agent Trace Clinic
From this repository, with Clinic checked out next to it:
mkdir -p artifacts
docker run --rm --network none --read-only mcp-failure-lab:local node runner.mjs > artifacts/run.json node --input-type=module -e 'import fs from "node:fs"; const r=JSON.parse(fs.readFileSync("artifacts/run.json","utf8")); console.log(JSON.stringify(r.results.find(x=>x.scenario==="tool-error").trace));' > artifacts/tool-error.json node ../agent-trace-clinic/cli.mjs artifacts/tool-error.json --html > artifacts/clinic-report.html
Clinic should identify tool_loop, retry_storm and unhandled_tool_error on this fixture. These are heuristic leads: deliberate bounded retries can also trigger them. No token counts are invented.
Relationship to upstream
MCP conformance is the upstream authority for protocol tests. This project contributes a small fault surface for recovery experiments; it does not claim conformance certification. The official framework currently documents HTTP-based client/server scenario runners. This first release is stdio-only; an upstream scenario adapter and a Streamable HTTP target are next, not shipped capabilities.
Sources checked 2026-10-14:
Maintenance contract
One transport, one tool, six fault modes, one reference client. Pin SDK upgrades and rerun every fault test. Owner: Cloud Lab Works / Waku. Gherkin review has not been assigned or completed. Before public release: source/dependency review, an independent test pass, and publication approval. Before cloud execution: bounded job budget, teardown, and measured runtime. No cloud account is required for this release. No telemetry or remote reporting. Generated reports stay in ignored artifacts/.
Agent Reliability Lab
Open the public demo or read the experiment guide. Four controlled before/after cases connect the official MCP reference client to deterministic Clinic inspection. The public sample is recorded local evidence, not a live cloud execution. Cloud adapters and runbook are included.
Citation
If you use this project, please cite the accompanying preprint: MCP Failure Lab: Reproducible Tool-Failure Fixtures and Cross-Platform Traces for Testing Agent Reliability. DOI: 10.5281/zenodo.23720942. See the paper page for the abstract and PDF.
@techreport{alvord2026mcp,
author = {Alvord, Alex}, title = {{MCP Failure Lab: Reproducible Tool-Failure Fixtures and Cross-Platform Traces for Testing Agent Reliability}}, institution = {CloudLab Works}, publisher = {Zenodo}, year = {2026}, month = oct, type = {Preprint}, doi = {10.5281/zenodo.23720942}, url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.23720942} }