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

MCP Failure Lab

von cloudlabworksVersion 0.1.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.cloudlabworks/mcp-failure-lab

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Deliberately faulty MCP server for testing how agent clients handle tool errors and disconnects.

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: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: LAB_SCENARIO, LAB_DELAY_MS, LAB_FAILURES

Du brauchst

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

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:0.1.2

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "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"
      }
    }
  }
}

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • LAB_SCENARIO env
    Fault to inject: healthy, tool-error, transient-error, delay, malformed, or disconnect
  • LAB_DELAY_MS env
    Delay in milliseconds for the delay scenario (0 to 10000)
  • LAB_FAILURES env
    Failing calls before success for the transient-error scenario (0 to 10)

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cloudlabworks bestätigt, dem das Repo gehört

  • … 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 32509 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 90 % der anderen 32509 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32509 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 MCP Failure Lab sicher?

Er hat 1 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 4 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu MCP

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
Installieren

Fomu MCP

von gabrielmahia

Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
Installieren

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.

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_SCENARIOInjected behaviorReference-client expectation
healthyNormal tool responseOne success
tool-errorValid result with isError=trueStop at configured attempt budget
transient-errorFirst LAB_FAILURES calls failRecover if the attempt budget permits
delayWait LAB_DELAY_MS before tool responseSucceed within deadline or time out
malformedValid JSON-RPC envelope, invalid text-block valueReject the tool result
disconnectExit during a tool responseReport 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} }

PopNx fragen