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

Scorecard MCP

de scorecard-aiversión 2.1.1i★ –iComputadora o nube
Nombre en el registroio.scorecard/mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.

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: Computadora o nube
  • Transporte: stdio, Streamable HTTP
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA
  • Debes completar: SCORECARD_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

¿Qué app usas?

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

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

  1. Abre Settings → Connectors
  2. Presiona Add custom connector
  3. Pega la dirección de abajo y presiona Add
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.scorecard.io/mcp

O ejecútalo en tu computadora

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

{
  "mcpServers": {
    "scorecard": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "scorecard-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "SCORECARD_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add --transport http scorecard https://mcp.scorecard.io/mcp

O ejecútalo en tu computadora

claude mcp add scorecard --env SCORECARD_API_KEY=your-value -- npx -y scorecard-ai-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": {
    "scorecard": {
      "url": "https://mcp.scorecard.io/mcp"
    }
  }
}

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "scorecard": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "scorecard-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "SCORECARD_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": {
    "scorecard": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.scorecard.io/mcp"
    }
  }
}

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "scorecard": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "scorecard-ai-mcp"
      ],
      "env": {
        "SCORECARD_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.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

  1. Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
  3. Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.scorecard.io/mcp

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

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

Valores que debes completar

  • SCORECARD_API_KEY secreto obligatorio env
    Scorecard API key for authentication. Get your API key from https://app.scorecard.io/settings

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

Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.

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 el dominio scorecard.io (el registro comprueba quién es dueño del dominio)

  • … 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

  • … Aún sin revisar

    El endpoint responde

    Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos

  • … Aún sin revisar

    Inicio de sesión con OAuth

    Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7246 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 0% de los otros 7246 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7246 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 Scorecard 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?

Debes completar: SCORECARD_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (2.1.1) llegó al registro hace 14 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿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

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy
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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 20 días
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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
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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.

Scorecard TypeScript API Library

))](https://npmjs.org/package/scorecard-ai)

This library provides convenient access to the Scorecard REST API from server-side TypeScript or JavaScript.

The REST API documentation can be found on docs.scorecard.io. The full API of this library can be found in api.md.

It is generated with Stainless.

MCP Server

Use the Scorecard MCP Server to enable AI assistants to interact with this API, allowing them to explore endpoints, make test requests, and use documentation to help integrate this SDK into your application.

Note: You may need to set environment variables in your MCP client.

Installation

npm install scorecard-ai

Usage

The full API of this library can be found in api.md.

import Scorecard from 'scorecard-ai';

const client = new Scorecard({ apiKey: process.env['SCORECARD_API_KEY'], // This is the default and can be omitted environment: 'staging', // or 'production' | 'local'; defaults to 'production' });

const run = await client.runs.create('314', { metricIds: ['789', '101'], testsetId: '246' });

console.log(run.id);

Request & Response types

This library includes TypeScript definitions for all request params and response fields. You may import and use them like so:

import Scorecard from 'scorecard-ai';

const client = new Scorecard({ apiKey: process.env['SCORECARD_API_KEY'], // This is the default and can be omitted environment: 'staging', // or 'production' | 'local'; defaults to 'production' });

const testset: Scorecard.Testset = await client.testsets.get('246');

Documentation for each method, request param, and response field are available in docstrings and will appear on hover in most modern editors.

Handling errors

When the library is unable to connect to the API, or if the API returns a non-success status code (i.e., 4xx or 5xx response), a subclass of APIError will be thrown:

const testset = await client.testsets.get('246').catch(async (err) => {

if (err instanceof Scorecard.APIError) { console.log(err.status); // 400 console.log(err.name); // BadRequestError console.log(err.headers); // {server: 'nginx', ...} } else { throw err; } });

Error codes are as follows:

Status CodeError Type
400BadRequestError
401AuthenticationError
403PermissionDeniedError
404NotFoundError
422UnprocessableEntityError
429RateLimitError
>=500InternalServerError
N/AAPIConnectionError
Retries

Certain errors will be automatically retried 2 times by default, with a short exponential backoff. Connection errors (for example, due to a network connectivity problem), 408 Request Timeout, 409 Conflict, 429 Rate Limit, and >=500 Internal errors will all be retried by default.

You can use the maxRetries option to configure or disable this:

// Configure the default for all requests:

const client = new Scorecard({ maxRetries: 0, // default is 2 });

// Or, configure per-request: await client.testsets.get('246', { maxRetries: 5, });

Timeouts

Requests time out after 1 minute by default. You can configure this with a timeout option:

// Configure the default for all requests:

const client = new Scorecard({ timeout: 20 * 1000, // 20 seconds (default is 1 minute) });

// Override per-request: await client.testsets.get('246', { timeout: 5 * 1000, });

On timeout, an APIConnectionTimeoutError is thrown.

Note that requests which time out will be retried twice by default.

Auto-pagination

List methods in the Scorecard API are paginated. You can use the for await … of syntax to iterate through items across all pages:

async function fetchAllTestcases(params) {

const allTestcases = []; // Automatically fetches more pages as needed. for await (const testcase of client.testcases.list('246', { limit: 30 })) { allTestcases.push(testcase); } return allTestcases; }

Alternatively, you can request a single page at a time:

let page = await client.testcases.list('246', { limit: 30 });

for (const testcase of page.data) { console.log(testcase); }

// Convenience methods are provided for manually paginating: while (page.hasNextPage()) { page = await page.getNextPage(); // ... }

Advanced Usage

Accessing raw Response data (e.g., headers)

The "raw" Response returned by fetch() can be accessed through the .asResponse() method on the APIPromise type that all methods return. This method returns as soon as the headers for a successful response are received and does not consume the response body, so you are free to write custom parsing or streaming logic.

You can also use the .withResponse() method to get the raw Response along with the parsed data. Unlike .asResponse() this method consumes the body, returning once it is parsed.

const client = new Scorecard();

const response = await client.testsets.get('246').asResponse(); console.log(response.headers.get('X-My-Header')); console.log(response.statusText); // access the underlying Response object

const { data: testset, response: raw } = await client.testsets.get('246').withResponse(); console.log(raw.headers.get('X-My-Header')); console.log(testset.id);

Logging

[!IMPORTANT]

All log messages are intended for debugging only. The format and content of log messages

may change between releases.

Log levels

The log level can be configured in two ways:

  1. Via the SCORECARD_LOG environment variable
  2. Using the logLevel client option (overrides the environment variable if set)
import Scorecard from 'scorecard-ai';

const client = new Scorecard({ logLevel: 'debug', // Show all log messages });

Available log levels, from most to least verbose:

  • 'debug' - Show debug messages, info, warnings, and errors
  • 'info' - Show info messages, warnings, and errors
  • 'warn' - Show warnings and errors (default)
  • 'error' - Show only errors
  • 'off' - Disable all logging

At the 'debug' level, all HTTP requests and responses are logged, including headers and bodies. Some authentication-related headers are redacted, but sensitive data in request and response bodies may still be visible.

Custom logger

By default, this library logs to globalThis.console. You can also provide a custom logger. Most logging libraries are supported, including pino, winston, bunyan, consola, signale, and @std/log. If your logger doesn't work, please open an issue.

When providing a custom logger, the logLevel option still controls which messages are emitted, messages below the configured level will not be sent to your logger.

import Scorecard from 'scorecard-ai';

import pino from 'pino';

const logger = pino();

const client = new Scorecard({ logger: logger.child({ name: 'Scorecard' }), logLevel: 'debug', // Send all messages to pino, allowing it to filter });

Making custom/undocumented requests

This library is typed for convenient access to the documented API. If you need to access undocumented endpoints, params, or response properties, the library can still be used.

Undocumented endpoints

To make requests to undocumented endpoints, you can use client.get, client.post, and other HTTP verbs. Options on the client, such as retries, will be respected when making these requests.

await client.post('/some/path', {

body: { some_prop: 'foo' }, query: { some_query_arg: 'bar' }, });

Undocumented request params

To make requests using undocumented parameters, you may use // @ts-expect-error on the undocumented parameter. This library doesn't validate at runtime that the request matches the type, so any extra values you send will be sent as-is.

client.runs.create({

// ... // @ts-expect-error baz is not yet public baz: 'undocumented option', });

For requests with the GET verb, any extra params will be in the query, all other requests will send the extra param in the body.

If you want to explicitly send an extra argument, you can do so with the query, body, and headers request options.

Undocumented response properties

To access undocumented response properties, you may access the response object with // @ts-expect-error on the response object, or cast the response object to the requisite type. Like the request params, we do not validate or strip extra properties from the response from the API.

Customizing the fetch client

By default, this library expects a global fetch function is defined.

If you want to use a different fetch function, you can either polyfill the global:

import fetch from 'my-fetch';

globalThis.fetch = fetch;

Or pass it to the client:

import Scorecard from 'scorecard-ai';

import fetch from 'my-fetch';

const client = new Scorecard({ fetch });

Fetch options

If you want to set custom fetch options without overriding the fetch function, you can provide a fetchOptions object when instantiating the client or making a request. (Request-specific options override client options.)

import Scorecard from 'scorecard-ai';

const client = new Scorecard({ fetchOptions: { // RequestInit options }, });

Configuring proxies

To modify proxy behavior, you can provide custom fetchOptions that add runtime-specific proxy options to requests:

Node [docs]

im

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx