Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Evr

de evidence-readinessversión 0.1.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.BrienBounded/evr

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

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

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add evr -- uvx evidence-readiness

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ! Precaución

    El creador coincide con el repo

    Quien lo publicó (BrienBounded) no es el dueño del repo (evidence-readiness); puede que otra persona lo haya listado

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32410 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 23% de los otros 32410 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 35% de los otros 32410 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Evr?

Superó 0 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.2) llegó al registro hace 3 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, debuff

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
Instalar

debuff

de debuffjp

Let coding agents play, test and tune your 2D web game: live state, explained errors, replays, fuzz.

Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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.

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