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

Verdict MCP

de Dgotliebversión 0.1.0a4i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Dgotlieb/verdict-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Sandboxed test runs for coding agents: compact typed verdicts with failure fingerprints and history

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": {
    "verdict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "verdict-mcp"
      ],
      "env": {
        "VERDICT_PROJECT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add verdict --env VERDICT_PROJECT=your-value -- uvx verdict-mcp

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": {
    "verdict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "verdict-mcp"
      ],
      "env": {
        "VERDICT_PROJECT": "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": {
    "verdict": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "verdict-mcp"
      ],
      "env": {
        "VERDICT_PROJECT": "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

  • VERDICT_PROJECT env
    Path to the project to verify (defaults to cwd)

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 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Dgotlieb, 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 32718 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 30% de los otros 32718 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32718 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 Verdict MCP?

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?

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 (0.1.0a4) llegó al registro hace 2 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, MemberVault MCP by usefulapi

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 anteayer
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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.

verdict

https://github.com/user-attachments/assets/62923912-98aa-4246-8bc8-4adf55ae3ff8

Structured, sandboxed verification feedback for coding agents.

An MCP server that replaces your agent's pytest shell-outs with something built for the agent inner loop: impact-selected tests, run in an isolated environment, returning compact typed verdicts instead of 40,000 tokens of raw runner output — with failure fingerprints that tell the agent whether a failure is *its* regression or was broken all along.

raw pytest dump:  ~40,000 tokens, unstructured, run un-sandboxed on your machine

verdict: ~400 tokens, typed JSON, run in a rootless container, with memory

Why

The highest-frequency tool call in agentic coding is verification — and it's the least structured. Agents re-run whole suites when one module changed, burn context parsing ANSI-coded tracebacks, run arbitrary code directly on your machine, and routinely misdiagnose pre-existing breakage as their own regression (then "fix" code that wasn't broken). verdict fixes all four.

Tools

ToolWhat it does
verify(scope?, base?)Selects tests affected by your working-tree diff (static import graph via grimp), runs them via podman/docker with the worktree mounted read-only, returns typed failures with fingerprints and a preexisting flag
explain_failure(check_id)Full traceback for one failure, on demand — bulk never rides in the summary
history(fingerprint)First seen / last seen / times seen — regression vs. long-standing breakage
run_checks(["ruff","mypy"])Lint and type checks, normalized into the same verdict schema

Every failure carries a fingerprint: a stable hash of the normalized failure signature (volatile tokens — addresses, tmp paths, ids, durations — collapsed). Same logical failure, same fingerprint, across runs and refactors. Fingerprints are what give verdict memory.

Quickstart

No install step needed — uvx fetches it on first use. (Or uv tool install verdict-mcp / pip install verdict-mcp for a permanent verdict-mcp command.)

Claude Code — .mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "verdict": { "command": "uvx", "args": ["verdict-mcp"], "env": { "VERDICT_PROJECT": "." } } } }

Cursor — same shape in .cursor/mcp.json.

Optional verdict.toml in your repo root:

[project]

packages = ["your_package"] # for impact selection (auto-guessed if omitted)

[runner] image = "ghcr.io/you/yourproj-test" # prebuilt env with your deps setup_cmd = "pip install -e .[test]" # or install on the fly (runs with network; tests don't)

prefer = "local" # escape hatch if you have no container runtime

[limits] max_failures = 10

Try it without an agent:

cd examples/demo_project

VERDICT_PROJECT=. verdict-mcp # then connect any MCP client, or use the MCP inspector

Sandbox posture (v0.1)

Checks run in an ephemeral container (podman preferred, docker fallback): worktree mounted read-only at /src, copied to a writable /work inside the container, --network=none for the check run. Your host environment is never mutated by a test run. If setup_cmd is configured, that step runs *with* network before the check; prefer a prebuilt image for a tighter posture. No container runtime → explicit prefer = "local" fallback runs checks against a temp copy of your worktree (still never in place). See SECURITY.md for the full threat model and known limitations.

Troubleshooting: if a verdict says container engine 'podman' could not start the check, run the suggested podman pull by hand — the engine's own error is the answer. One known trap on macOS: a "credsStore": "gcloud" line in ~/.docker/config.json makes podman call the gcloud credential helper for *every* registry, including docker.io; an expired gcloud login then breaks all pulls. Fix with gcloud auth login or remove that line.

Honest limitations

  • Impact selection uses the static import graph — approximate by design. Dynamic imports, fixture-by-name resolution, and data-driven tests can be missed; verify(scope="all") is always available and verdict says in selection_note whenever it falls back.
  • Python/pytest only today, plus ruff/mypy. The adapter interface is small and documented — vitest and go test -json adapters are the most-wanted contributions (CONTRIBUTING.md).
  • Flake detection and coverage-map-based selection are v0.2 (roadmap).

Roadmap

v0.2: coverage-based impact maps (precise selection), flake detection via fingerprint alternation, devcontainer.json support, result cache keyed on (tree hash, check, image digest). Later: vitest/jest, go test, cargo test adapters; per-repo verdict daemon mode.

License

Apache-2.0

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