digline
概要
作者による説明(英語の原文)
Read, measure and explain LLM eval runs of a digline suite. Cannot promote a baseline.
PopNx MCPの3つの柱
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況iとても新しい↓ 282/週 · ★ –
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: 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。
インストールの前に
- 基本チェック:1項目中1項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
必要なもの
- PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"digline": {
"command": "uvx",
"args": [
"digline-mcp",
"--root",
"your-value",
"--names",
"your-value"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add digline -- uvx digline-mcp --root your-value --names your-valueこのサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"digline": {
"command": "uvx",
"args": [
"digline-mcp",
"--root",
"your-value",
"--names",
"your-value"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"digline": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"digline-mcp",
"--root",
"your-value",
"--names",
"your-value"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
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。
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8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)
- … 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- … 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
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5722件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5722件のうち82%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5722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1項目のうち1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–、最新バージョン(0.8.1)がレジストリに届いたのは8 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, Exa
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
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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 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-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.