digline
What it does
Read, measure and explain LLM eval runs of a digline suite. Cannot promote a baseline.
- Connects パソコンで動く
- Account or key No key needed
- Category 検索・AIの記憶
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 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日
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
先にパソコンへ Python (uv) 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": { "digline": { "command": "uvx", "args": [ "digline-mcp", "--root", "your-value", "--names", "your-value" ] } } }Claude を終了してもう一度開く
試してみる
digline 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 digline を使っていると言うか、回答に digline 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 digline につなげません
digline 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 · digline につなげるアプリを使う
- 先にパソコンへ Python (uv) 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
- 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
- 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · ワンクリックのボタンはありません。設定を貼り付けて値を自分で入力します
- 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · ワンクリックのボタンはありません。設定を貼り付けて値を自分で入力します
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) 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 --scope user digline -- uvx digline-mcp --root your-value --names your-valueClaude Code で /mcp と入力
digline 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
digline 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 digline を使っていると言うか、回答に digline 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
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · ワンクリックのボタンはありません。設定を貼り付けて値を自分で入力します
Cursor の MCP 設定ファイルを開く
~/.cursor/mcp.json
この設定を貼り付け、空いている値を入力して保存
{ "mcpServers": { "digline": { "command": "uvx", "args": [ "digline-mcp", "--root", "your-value", "--names", "your-value" ] } } }Cursor の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
digline 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 digline を使っていると言うか、回答に digline 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
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · ワンクリックのボタンはありません。設定を貼り付けて値を自分で入力します
VS Code の MCP 設定ファイルを開く
MCP: Open User Configuration
この設定を貼り付け、空いている値を入力して保存
{ "servers": { "digline": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "digline-mcp", "--root", "your-value", "--names", "your-value" ] } } }VS Code の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
digline 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 digline を使っていると言うか、回答に digline 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
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 --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"
]
}
}
}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
- 週あたりのダウンロードi
- 282/週
- 確認済みドメイン
- ✓ digline.dev
- 接続方法
- パソコンで動く
- 最新バージョンi
- 0.9.1
- レジストリ公開日i
- 2026年11月10日
- コードの最終更新i
- 2026年11月13日
- 作者
- digline
- パッケージ
pypi: digline-mcp- ウェブサイト
- digline.dev
- 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14日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名はドメイン digline.dev で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
- ✓ 合格
今もメンテナンスされている
コードの最終更新:昨日
- ✓ 合格
ライセンスがある
Apache-2.0を使用
- – 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
検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの6081件のうち82%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの6081件のうち90%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6081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
diglineは安全ですか?
当てはまる基本チェック3項目のうち3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昨日、最新バージョン(0.9.1)がレジストリに届いたのは4 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Python (uv)も必要です。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, OpenSEO
同じカテゴリのほかの候補
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
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
OpenSEO
Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.
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。
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 thirteen 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 |
where | where the project is, and the command for the next step |
record_status | whether each tenant records, and how much |
record_listing | a suite's recorded answers, counted by the shape of the output; never a yes or a no |
record_compare | a suite's recorded answers by case and by setup, each by its number in the answer |
suggest | a first suite, proposed as facts, with the command that writes it; writes nothing, asks no model |
promote is absent by construction, and so are migrate, view, report, a record import that writes a yes or a no, and record on and off. 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-mcp
One 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.