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

Evals MCP Server

von cyanheadsVersion 0.1.6i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.cyanheads/evals-mcp-server

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Author verifiable eval records through a draft→review→revise→submit loop with enforced graders.

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.

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: EVALS_DATA_DIR, EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION, EVALS_DEFAULT_LICENSE, EVALS_CAPTURE_DIR, MCP_LOG_LEVEL

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "evals": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/evals-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "EVALS_DATA_DIR": "your-value",
        "EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "your-value",
        "EVALS_DEFAULT_LICENSE": "your-value",
        "EVALS_CAPTURE_DIR": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add evals --env EVALS_DATA_DIR=your-value --env EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION=your-value --env EVALS_DEFAULT_LICENSE=your-value --env EVALS_CAPTURE_DIR=your-value --env MCP_LOG_LEVEL=your-value -- npx -y @cyanheads/evals-mcp-server

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": {
    "evals": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/evals-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "EVALS_DATA_DIR": "your-value",
        "EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "your-value",
        "EVALS_DEFAULT_LICENSE": "your-value",
        "EVALS_CAPTURE_DIR": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "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": {
    "evals": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/evals-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "EVALS_DATA_DIR": "your-value",
        "EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "your-value",
        "EVALS_DEFAULT_LICENSE": "your-value",
        "EVALS_CAPTURE_DIR": "your-value",
        "MCP_LOG_LEVEL": "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

  • EVALS_DATA_DIR env
    Root folder for record JSON. The store manages drafts/, submitted/, and exports/ subdirs under it.
  • EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION env
    When 'true', evals_submit_draft requests human confirmation before finalizing.
  • EVALS_DEFAULT_LICENSE env
    Default metadata.license applied when a draft omits one.
  • EVALS_CAPTURE_DIR env
    Directory of framework-written tool-call captures; when set, captures EvalsIDs resolve to full dumps.
  • MCP_LOG_LEVEL env
    Sets the minimum log level for output (e.g., 'debug', 'info', 'warn').

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cyanheads 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 32683 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 61 % der anderen 32683 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32683 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 Evals MCP Server 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 (0.1.6) kam vor 25 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 Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper

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 vorgestern
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.

@cyanheads/evals-mcp-server Author verifiable eval records through a draft → review → revise → submit loop with server-enforced graders; compile to JSONL/CSV/Inspect/lm-eval via MCP. STDIO or Streamable HTTP. 9 Tools • 1 Resource


Overview

Build verifiable eval records with server-enforced graders. Draft a record with its own executable grader, revise it field by field, and submit through a gate that requires the gold answer to pass, a negative case to fail, and an independent check to agree. Export to JSONL, CSV, Inspect AI, or lm-evaluation-harness.

Tools
ToolDescription
evals_describe_schemaReturn the required and optional fields plus grader options for a task type. Call before drafting.
evals_create_draftCreate a draft eval record carrying its own grader; returns the parsed record, a review protocol, and a verification subagent prompt.
evals_get_recordRead a draft or submitted record by id; the id is stable across submit.
evals_revise_draftApply a surgical set / append / unset patch to a draft by dotted path; re-runs the self-consistency check.
evals_discard_draftDelete a draft record by id. Draft-only.
evals_run_checkRun a grader spec against candidate answers and get PASS/REJECT per candidate, decoupled from any saved record.
evals_submit_draftFinalize a draft through the committability gate, then freeze it.
evals_list_recordsBrowse and filter records by status, domain, task type, or tag. Returns a compact summary per record.
evals_export_recordsCompile submitted records to JSONL, CSV, Inspect AI, or lm-evaluation-harness and write the artifact under exports/.
Resources
ResourceDescription
eval://record/{id}A single draft or submitted record by id — the same payload evals_get_record returns, for resource-capable clients.

All record data is also reachable through the tool surface — evals_get_record for a single record, evals_list_records to browse. The resource is a convenience mirror for clients that support resources, not the access path.

Capability reference

evals_describe_schema tool
  • Accepts task_type: numeric, exact_answer, set_answer, mcq, regex_answer, json_answer, or free_response.
  • Returns the gold shape, grader kinds, required/optional fields, and authoring notes from static schemas; mcq requires choices, and free_response requires llm_rubric.

evals_create_draft tool
  • Accepts a record with its grader and discrimination cases, plus optional verification and captures (EvalsIDs); mcq requires choices, and free_response requires llm_rubric.
  • Saves the record as a draft once its grader runs, and returns the normalized record, a review protocol, a verification-subagent prompt, and what submit still needs. A draft whose gold fails its grader is still saved.
  • Typed errors: grader_unexecutable, task_type_constraint, mcq_choice_mismatch.

evals_get_record tool
  • Reads a draft or submitted record by id, which stays stable across submit.
  • Returns the full grader, discrimination cases, and verification evidence; not_found points to evals_list_records.

evals_revise_draft tool
  • Applies set, append, and unset by dotted path to a draft; task_type and server-owned fields cannot be changed, and arrays are replaced whole or appended, not edited by index.
  • Re-validates the record and grader before writing, then returns the record plus changed entries (op, path, before, after). An unknown path rejects the whole patch.
  • Typed errors: not_found, record_frozen for a submitted id, invalid_patch_path, grader_unexecutable, task_type_constraint, mcq_choice_mismatch.

evals_discard_draft tool
  • Deletes a draft by draft_id and returns discarded: true.
  • A submitted record reports record_frozen; a missing or already discarded id reports not_found.

evals_run_check tool
  • Runs a grader against one or more candidates without a saved record; supply gold for exact_match, while target-embedding kinds such as numeric and mcq ignore it.
  • Returns PASS/REJECT, detail, and the resolved reference per candidate. llm_rubric can't be run here.
  • Numeric grading accepts only finite real values; unit-bearing, complex, nonfinite, and non-scalar candidates are rejected. units is documentation only.
  • Typed errors: grader_unexecutable, mcq_choice_mismatch.

evals_submit_draft tool
  • Finalizes by draft_id: gold must PASS, ≥1 negative must be REJECTED, and decorrelated verification must agree. Also checks captures against EVALS_CAPTURE_DIR, rejects duplicate content_hash, and can ask for confirmation via confirm or EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION.
  • On success, freezes the record with submitted_at and checksum and returns status: submitted; a refusal leaves the draft intact. free_response records rely on verification alone and carry server_verified: false.
  • Typed errors: not_found, record_frozen, verification_incomplete, grader_failed_on_gold, verification_disagrees_with_gold, missing_negative_case, negative_case_passed, duplicate, decorrelation_violation, capture_unresolved, submit_declined.

evals_list_records tool
  • Filters by status (draft/submitted), domain, task_type, or tag; limit is a positive integer and defaults to 50.
  • Returns summaries (id, status, task_type, domain, tags, timestamps), newest-first, with shown, cap, totalCount, and truncated.

evals_export_records tool
  • Exports submitted records, optionally filtered by domain, task_type, or tag, as jsonl (lossless), csv (lossy summary), inspect (Inspect AI), or lm-eval (lm-evaluation-harness).
  • Writes under exports/ and returns the path, record count, byte size, and preview.

eval://record/{id} resource
  • Reads id from evals_list_records or a draft/submit response.
  • Returns the evals_get_record payload as application/json, or not_found when no record matches.

Features

Built on @cyanheads/mcp-ts-core: stdio and Streamable HTTP transports, pluggable auth (none / jwt / oauth), swappable storage (in-memory, filesystem, Supabase, Cloudflare KV/R2/D1), structured logging with optional OpenTelemetry tracing.

Eval authoring:

  • A draft → review → surgical-revise → submit loop, with the server both storing records and running each record's own grader to reject what doesn't hold up
  • Seven task types: numeric, exact_answer, set_answer, mcq, regex_answer, json_answer, free_response
  • A grader serialized with each record; deterministic kinds (numeric via math.js, exact_match, set_match, regex, mcq, json_match) run server-side, while llm_rubric relies on recorded independent verification
  • A submit gate: the gold must pass its own grader, ≥1 negative must be rejected, and a recorded decorrelated verification must agree with the gold
  • Plain JSON files under EVALS_DATA_DIR, with drafts, submitted records, and exports kept separate

Agent-friendly output:

  • evals_create_draft and evals_revise_draft return the parsed record, a per-field review protocol, and a ready-to-paste verification-subagent prompt
  • Draft and revise responses report pass/reject results for each positive and negative case
  • evals_list_records reports shown / cap / total count when the limit is hit
  • The submit gate fails with a typed reason plus a recovery hint

Getting started

Add the following to your MCP client configuration file. Set EVALS_DATA_DIR to a writable folder — the server manages drafts/, submitted/, and exports/ under it.

{

"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "bunx", "args": ["@cyanheads/evals-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio", "MCP_LOG_LEVEL": "info", "EVALS_DATA_DIR": "/absolute/path/to/evals-data" } } } }

Or with npx (no Bun required):

{

"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@cyanheads/evals-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio", "MCP_LOG_LEVEL": "info", "EVALS_DATA_DIR": "/absolute/path/to/evals-data" } } } }

Or with Docker:

{

"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "MCP_TRANSPORT_TYPE=stdio", "-v", "evals-data:/usr/src/app/evals-data", "ghcr.io/cyanheads/evals-mcp-server:latest" ] } } }

For Streamable HTTP, set the transport and start the server:

MCP_TRANSPORT_TYPE=http MCP_HTTP_PORT=3010 EVALS_DATA_DIR=./evals-data bun run start:http

Server listens at http://localhost:3010/mcp

Prerequisites
  • Bun v1.4.0 or higher (or Node.js v24+).
  • A writable directory for EVALS_DATA_DIR. No external API key is required.
Installation
  1. Clone the repository:
git clone https://github.com/cyanheads/evals-mcp-server.git
  1. Navigate into the directory:
cd evals-mcp-server
  1. Install dependencies:
bun install
  1. Configure environment:
cp .env.example .env

edit .env and set EVALS_DATA_DIR

Configuration

All server configuration is validated at startup via Zod schemas in src/config/server-config.ts.

VariableDescriptionDefault

| EVALS_DATA_DIR | Root folder for record JSON; the store manages drafts/, submitted/, and exports/ under

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen