Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Evr

von evidence-readinessVersion 0.1.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.BrienBounded/evr

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 0 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add evr -- uvx evidence-readiness

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ! Vorsicht

    Entwickler passt zum Repo

    Der Herausgeber (BrienBounded) ist nicht der Repo-Inhaber (evidence-readiness); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32384 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 32384 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 35 % der anderen 32384 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Evr sicher?

Er hat 0 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.2) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 오늘냥이 (Oneul Nyangi)

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

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.

PopNx fragen