Context7
de upstash
Up-to-date docs for AI agents
Computadora o nube★ 64.224MITActualizado ayer
Instalar
Agentvet
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Validate tool-call args before execution. Returns LLM-friendly retry hints.
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.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiAún sin medir★ –
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: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
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": {
"agentvet": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/agentvet-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add agentvet -- npx -y @mukundakatta/agentvet-mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentvet": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/agentvet-mcp"
]
}
}
}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.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"agentvet": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mukundakatta/agentvet-mcp"
]
}
}
}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 7 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub MukundaKatta, 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 Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5652 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 11% de los otros 5652 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5652 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 Agentvet?
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 (0.1.0) llegó al registro hace 6 meses.
¿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: Context7, Codebase Memory, Exa
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
Codebase Memory
de DeusData
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 21 días
Instalar
Exa
de exa-labs
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
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.
agentvet-mcp
MCP server for [`@mukundakatta/agentvet`](https://www.npmjs.com/package/@mukundakatta/agentvet). Lets Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, or any other MCP client validate LLM-generated tool-call args before execution and produce LLM-friendly retry messages when something's wrong.
npx -y @mukundakatta/agentvet-mcpThree tools:
- `validate_tool_args` — check args against a small shape spec; returns
{ valid, error?, retry_hint? }whereretry_hintis a ready-to-send LLM feedback message. - `lint_tool_definition` — sanity-check a tool definition for common mistakes that hurt LLM tool-use accuracy.
- `generate_retry_message` — given a validation error, build the canonical LLM-facing retry message using agentvet's
ToolArgError.toLLMFeedback()formatting.
Add to your client
Claude Desktop
Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{"mcpServers": { "agentvet": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mukundakatta/agentvet-mcp"] } } }
Same shape for Cursor (~/.cursor/mcp.json), Cline, Windsurf, Zed.
Tool examples
`validate_tool_args`:
{"tool_name": "send_email", "args": { "to": "a@b.com" }, "shape": { "to": "string", "subject": "string", "body": "string" } }
Returns:
{"valid": false, "error": "missing required field: subject", "retry_hint": "send_email rejected your args: missing required field: subject. Please call again with the corrected arguments." }
`lint_tool_definition`:
{"tool": { "name": "BadName", "inputSchema": { "type": "object", "properties": { "x": { "type": "string" } } } } }
Returns warnings about non-snake_case name, missing description, missing field descriptions, and no required fields.
`generate_retry_message`:
{"tool_name": "send_email", "validation_error": "missing required field: subject", "attempted_args": { "to": "a@b.com" } }
Returns the canonical retry feedback string the runtime callers see — so you can prepare retry text outside the live agent loop.
Why a separate MCP server
@mukundakatta/agentvet is a zero-dependency JavaScript library. This MCP server makes its validation primitives accessible from any MCP-aware AI assistant. Useful for quickly auditing a registry of tools, or asking the assistant "is this args object valid for my send_email tool?" without leaving the chat.
For runtime arg validation in your agent loop, use @mukundakatta/agentvet directly inside your Node process (it wraps your tool fn and throws ToolArgError synchronously).
Sibling MCP servers
Part of the agent-stack series:
@mukundakatta/agentfit-mcp— *Fit it.*@mukundakatta/agentguard-mcp— *Sandbox it.*@mukundakatta/agentsnap-mcp— *Test it.*@mukundakatta/agentvet-mcp— *Vet it.* (this)@mukundakatta/agentcast-mcp— *Validate it.*
License
MIT