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

MCP Eval Runner

de dbsectrainerversión 1.0.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.dbsectrainer/mcp-eval-runner

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

A standardized testing harness for MCP servers and agent workflows

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
  • Debes completar: YOUR_API_KEY

Instalación

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

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

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

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

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.

Valores que debes completar

  • YOUR_API_KEY secreto obligatorio env
    Your API key for the service

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

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub dbsectrainer, dueña del repo

  • … 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 32461 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 93% de los otros 32461 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32461 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 MCP Eval Runner?

Superó 1 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?

Debes completar: YOUR_API_KEY

¿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 (1.0.1) llegó al registro anteayer.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp

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

dotnet-mcp

de Skymly

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

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.

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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