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 Eval Runner

von dbsectrainerVersion 1.0.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.dbsectrainer/mcp-eval-runner

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

A standardized testing harness for MCP servers and agent workflows

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
  • Das musst du eintragen: YOUR_API_KEY

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: YOUR_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

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": {
    "eval-runner": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-eval-runner"
      ],
      "env": {
        "YOUR_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add eval-runner --env YOUR_API_KEY=your-value -- npx -y mcp-eval-runner

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": {
    "eval-runner": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-eval-runner"
      ],
      "env": {
        "YOUR_API_KEY": "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": {
    "eval-runner": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-eval-runner"
      ],
      "env": {
        "YOUR_API_KEY": "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

  • YOUR_API_KEY geheim erforderlich env
    Your API key for the service

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 dbsectrainer 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 32461 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 93 % der anderen 32461 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32461 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 Eval Runner 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?

Das musst du eintragen: YOUR_API_KEY

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 (1.0.1) kam vorgestern 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, dotnet-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

dotnet-mcp

von Skymly

MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit

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 Eval Runner

npm mcp-eval-runner package

A standardized testing harness for MCP servers and agent workflows. Define test cases as YAML fixtures (steps → expected tool calls → expected outputs), run regression suites directly from your MCP client, and get pass/fail results with diffs — without leaving Claude Code or Cursor.

Tool reference | Configuration | Fixture format | Contributing | Troubleshooting | Design principles

Key features

  • YAML fixtures: Test cases are plain files in version control — diffable, reviewable, and shareable.
  • Two execution modes: Live mode spawns a real MCP server and calls tools via stdio; simulation mode runs assertions against expected_output without a server.
  • Composable assertions: Combine output_contains, output_not_contains, output_equals, output_matches, schema_match, tool_called, and latency_under per step.
  • Step output piping: Reference a previous step's output in downstream inputs via {{steps. .output}}.
  • Regression reports: Compare the current run to any past run and surface what changed.
  • Watch mode: Automatically reruns the affected fixture when files change.
  • CI-ready: Includes a GitHub Action for running evals on every config change.

Requirements

  • Node.js v22.5.0 or newer.
  • npm.

Getting started

Add the following config to your MCP client:

{

"mcpServers": { "eval-runner": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-eval-runner@latest"] } } }

By default, eval fixtures are loaded from ./evals/ in the current working directory. To use a different path:

{

"mcpServers": { "eval-runner": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-eval-runner@latest", "--fixtures=~/my-project/evals"] } } }

MCP Client configuration

Amp · Claude Code · Cline · Cursor · VS Code · Windsurf · Zed

Your first prompt

Create a file at evals/smoke.yaml. Use live mode (recommended) by including a server block:

name: smoke

description: "Verify eval runner itself is working" server: command: node args: ["dist/index.js"] steps:

  • id: list_check description: "List available test cases" tool: list_cases input: {} expect: output_contains: "smoke"

Then enter the following in your MCP client:

Run the eval suite.

Your client should return a pass/fail result for the smoke test.

Fixture format

Fixtures are YAML (or JSON) files placed in the fixtures directory. Each file defines one test case.

Top-level fields
FieldRequiredDescription
nameYesUnique name for the test case
descriptionNoHuman-readable description
serverNoServer config — if present, runs in live mode; if absent, runs in simulation mode
stepsYesArray of steps to execute
server block (live mode)
server:

command: node # executable to spawn args: ["dist/index.js"] # arguments env: # optional environment variables MY_VAR: "value"

When server is present the eval runner spawns the server as a child process, connects via MCP stdio transport, and calls each step's tool against the live server.

steps array

Each step has the following fields:

FieldRequiredDescription
idYesUnique identifier within the fixture (used for output piping)
toolYesMCP tool name to call
descriptionNoHuman-readable step description
inputNoKey-value map of arguments passed to the tool (default: {})
expected_outputNoLiteral string used as output in simulation mode
expectNoAssertions evaluated against the step output
Execution modes

Live mode — fixture has a server block:

  • The server is spawned and each step calls the named tool via MCP stdio.
  • Assertions run against the real tool response.
  • Errors from the server cause the step (and by default the case) to fail immediately.

Simulation mode — no server block:

  • No server is started.
  • Each step's output is taken from expected_output (or empty string if absent).
  • Assertions run against that static output.
  • Useful for authoring and CI dry-runs, but output_contains assertions will always fail if expected_output is not set.
Assertion types

All assertions go inside a step's expect block:

expect:

output_contains: "substring" # output includes this text output_not_contains: "error" # output must NOT include this text output_equals: "exact string" # output exactly matches output_matches: "regex pattern" # output matches a regular expression tool_called: "tool_name" # verifies which tool was called latency_under: 500 # latency in ms must be below this threshold schema_match: # output (parsed as JSON) matches JSON Schema type: object required: [id] properties: id: type: number

Multiple assertions in one expect block are all evaluated; the step fails if any assertion fails.

Step output piping

Reference the output of a previous step in a downstream step's input using {{steps. .output}}:

steps:
  • id: search_step tool: search input: query: "mcp eval runner" expected_output: "result: mcp-eval-runner v1.0" expect: output_contains: "mcp-eval-runner"
  • id: summarize_step tool: summarize input: text: "{{steps.search_step.output}}" expected_output: "Summary: mcp-eval-runner v1.0" expect: output_contains: "Summary"

Piping works in both live mode and simulation mode.

Note on create_test_case

Fixtures created with the create_test_case tool do not include a server block. They always run in simulation mode. To use live mode, add a server block manually to the generated YAML file.

Tools

Running
  • run_suite — execute all fixtures in the fixtures directory; returns a pass/fail summary
  • run_case — run a single named fixture by name
  • list_cases — enumerate available fixtures with step counts and descriptions
Authoring
  • create_test_case — create a new YAML fixture file (simulation mode; no server block)
  • scaffold_fixture — generate a boilerplate fixture with placeholder steps and pre-filled assertion comments
Reporting
  • regression_report — compare the current fixture state to the last run; surfaces regressions and fixes
  • compare_results — diff two specific runs by run ID
  • generate_html_report — generate a single-file HTML report for a completed run
Operations
  • evaluate_deployment_gate — CI gate; fails if recent pass rate drops below a configurable threshold
  • discover_fixtures — discover fixture files across one or more directories (respects FIXTURE_LIBRARY_DIRS)

Configuration

--fixtures / --fixtures-dir

Directory to load YAML/JSON eval fixture files from.

Type: string Default: ./evals

--db / --db-path

Path to the SQLite database file used to store run history.

Type: string Default: ~/.mcp/evals.db

--timeout

Maximum time in milliseconds to wait for a single step before marking it as failed.

Type: number Default: 30000

--watch

Watch the fixtures directory and rerun the affected fixture automatically when files change.

Type: boolean Default: false

--format

Output format for eval results.

Type: string Choices: console, json, html Default: console

--concurrency

Number of test cases to run in parallel.

Type: number Default: 1

--http-port

Start an HTTP server on this port instead of stdio transport.

Type: number Default: disabled (uses stdio)

Pass flags via the args property in your JSON config:

{

"mcpServers": { "eval-runner": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-eval-runner@latest", "--watch", "--timeout=60000"] } } }

Design principles

  • No mocking: Live mode evals run against real servers. Correctness is non-negotiable.
  • Fixtures are text: YAML/JSON in version control; no proprietary formats or databases.
  • Dogfood-first: The eval runner's own smoke fixture tests the eval runner itself.

Verification

Before publishing a new version, verify the server with MCP Inspector to confirm all tools are exposed correctly and the protocol handshake succeeds.

Interactive UI (opens browser):

npm run build && npm run inspect

CLI mode (scripted / CI-friendly):

# List all tools

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js --method tools/list

List resources and prompts

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js --method resources/list npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js --method prompts/list

Call a tool (example — replace with a relevant read-only tool for this plugin)

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js \ --method tools/call --tool-name list_cases

Call a tool with arguments

npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js \ --method tools/call --tool-name run_case --tool-arg name=smoke

Run before publishing to catch regressions in tool registration and runtime startup.

Contributing

New assertion types go in src/assertions.ts — implement the Assertion interface and add a test. Integration tests live under tests/ as unit tests and under evals/ as eval fixtures.

npm install && npm test

MCP Registry & Marketplace

This plugin is available on:

Search for mcp-eval-runner.

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