プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

MCP Failure Lab

作者:cloudlabworksバージョン 0.1.2i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.cloudlabworks/mcp-failure-lab

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Deliberately faulty MCP server for testing how agent clients handle tool errors and disconnects.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: LAB_SCENARIO, LAB_DELAY_MS, LAB_FAILURES

必要なもの

  • DockerDockerのインストール

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "failure-lab": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "LAB_SCENARIO",
        "-e",
        "LAB_DELAY_MS",
        "-e",
        "LAB_FAILURES",
        "ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2"
      ],
      "env": {
        "LAB_SCENARIO": "your-value",
        "LAB_DELAY_MS": "your-value",
        "LAB_FAILURES": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add failure-lab --env LAB_SCENARIO=your-value --env LAB_DELAY_MS=your-value --env LAB_FAILURES=your-value -- docker run -i --rm -e LAB_SCENARIO -e LAB_DELAY_MS -e LAB_FAILURES ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "failure-lab": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "LAB_SCENARIO",
        "-e",
        "LAB_DELAY_MS",
        "-e",
        "LAB_FAILURES",
        "ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2"
      ],
      "env": {
        "LAB_SCENARIO": "your-value",
        "LAB_DELAY_MS": "your-value",
        "LAB_FAILURES": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "failure-lab": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "LAB_SCENARIO",
        "-e",
        "LAB_DELAY_MS",
        "-e",
        "LAB_FAILURES",
        "ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2"
      ],
      "env": {
        "LAB_SCENARIO": "your-value",
        "LAB_DELAY_MS": "your-value",
        "LAB_FAILURES": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • LAB_SCENARIO env
    Fault to inject: healthy, tool-error, transient-error, delay, malformed, or disconnect
  • LAB_DELAY_MS env
    Delay in milliseconds for the delay scenario (0 to 10000)
  • LAB_FAILURES env
    Failing calls before success for the transient-error scenario (0 to 10)

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント cloudlabworks で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32572件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32572件のうち89%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32572件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

MCP Failure Labは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.2)がレジストリに届いたのは4 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにDockerも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AvaHR

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

AvaHR

作者:avahr.com

Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.

クラウドで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

MCP Failure Lab

A deliberately faulty MCP server and a bounded reference-client harness. v0.1.0, MIT. Built on the official MCP TypeScript SDK 2.3.1, not a replacement protocol implementation.

Try it

Requires Docker. The image uses Node 24 and pinned npm dependencies.

docker build -t mcp-failure-lab:local .

docker run --rm --network none --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges mcp-failure-lab:local npm test docker run --rm --network none --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges mcp-failure-lab:local node runner.mjs

The last command prints JSON results and OpenAI-message-shaped traces from seven deterministic runs. No language model participates. Timings are observed elapsed milliseconds, not benchmarks. The test command exits nonzero on a regression; the demo command emits observations, not a grading verdict.

For local development: npm ci --ignore-scripts, then npm test.

From the published image (Official MCP Registry: io.github.cloudlabworks/mcp-failure-lab):

docker run -i --rm -e LAB_SCENARIO=tool-error ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2
Verifying a release

From v0.1.2, each release has build provenance signed through Sigstore by the publish-mcp workflow. With the GitHub CLI:

gh attestation verify oci://ghcr.io/cloudlabworks/mcp-failure-lab:0.1.2 --repo cloudlabworks/mcp-failure-lab

gh attestation verify mcp-failure-lab-0.1.2.tar.gz --repo cloudlabworks/mcp-failure-lab

The second command checks the source tarball from the GitHub Release. To verify offline, add --bundle mcp-failure-lab-0.1.2.tar.gz.intoto.jsonl (the provenance file attached to the same release).

Faults

LAB_SCENARIOInjected behaviorReference-client expectation
healthyNormal tool responseOne success
tool-errorValid result with isError=trueStop at configured attempt budget
transient-errorFirst LAB_FAILURES calls failRecover if the attempt budget permits
delayWait LAB_DELAY_MS before tool responseSucceed within deadline or time out
malformedValid JSON-RPC envelope, invalid text-block valueReject the tool result
disconnectExit during a tool responseReport closed connection, not success

Only the advertised lab_probe tool is affected. Initialization and discovery use the official SDK. The transport wrapper corrupts result shape, not JSON framing; truncated frames, bad IDs, HTTP failures and authentication faults are not implemented.

Configuration is read at process startup. Scenarios reset per process. LAB_DELAY_MS: integer 0–10000 (default 1000). LAB_FAILURES: integer 0–10 (default 2). Values must be plain decimal digits; an unset or empty variable uses the default, and anything else (0x10, 1e3, 7) stops the server with exit code 2. The reference client retries only explicit tool errors, at most five attempts; protocol errors, timeouts and disconnects stop immediately. The harness's tool-call deadline is 10–10000 ms; SDK connection/discovery deadlines are separate. Retries intentionally have no backoff so the generated fixture exposes repeated calls; this is not recommended production retry policy.

Attach your own MCP client

Configure a test MCP connection to run this command, with stdin/stdout attached:

docker run --rm -i --network none --read-only --cap-drop ALL --security-opt no-new-privileges -e LAB_SCENARIO=transient-error -e LAB_FAILURES=2 mcp-failure-lab:local

Call lab_probe with {"message":"probe"}. There are no real downstream services, credentials, file-writing tools or listening network ports. Client integrations beyond the included reference client are unverified.

Feed a failure into Agent Trace Clinic

From this repository, with Clinic checked out next to it:

mkdir -p artifacts

docker run --rm --network none --read-only mcp-failure-lab:local node runner.mjs > artifacts/run.json node --input-type=module -e 'import fs from "node:fs"; const r=JSON.parse(fs.readFileSync("artifacts/run.json","utf8")); console.log(JSON.stringify(r.results.find(x=>x.scenario==="tool-error").trace));' > artifacts/tool-error.json node ../agent-trace-clinic/cli.mjs artifacts/tool-error.json --html > artifacts/clinic-report.html

Clinic should identify tool_loop, retry_storm and unhandled_tool_error on this fixture. These are heuristic leads: deliberate bounded retries can also trigger them. No token counts are invented.

Relationship to upstream

MCP conformance is the upstream authority for protocol tests. This project contributes a small fault surface for recovery experiments; it does not claim conformance certification. The official framework currently documents HTTP-based client/server scenario runners. This first release is stdio-only; an upstream scenario adapter and a Streamable HTTP target are next, not shipped capabilities.

Sources checked 2026-10-14:

Maintenance contract

One transport, one tool, six fault modes, one reference client. Pin SDK upgrades and rerun every fault test. Owner: Cloud Lab Works / Waku. Gherkin review has not been assigned or completed. Before public release: source/dependency review, an independent test pass, and publication approval. Before cloud execution: bounded job budget, teardown, and measured runtime. No cloud account is required for this release. No telemetry or remote reporting. Generated reports stay in ignored artifacts/.

Agent Reliability Lab

Open the public demo or read the experiment guide. Four controlled before/after cases connect the official MCP reference client to deterministic Clinic inspection. The public sample is recorded local evidence, not a live cloud execution. Cloud adapters and runbook are included.

Citation

If you use this project, please cite the accompanying preprint: MCP Failure Lab: Reproducible Tool-Failure Fixtures and Cross-Platform Traces for Testing Agent Reliability. DOI: 10.5281/zenodo.23720942. See the paper page for the abstract and PDF.

@techreport{alvord2026mcp,

author = {Alvord, Alex}, title = {{MCP Failure Lab: Reproducible Tool-Failure Fixtures and Cross-Platform Traces for Testing Agent Reliability}}, institution = {CloudLab Works}, publisher = {Zenodo}, year = {2026}, month = oct, type = {Preprint}, doi = {10.5281/zenodo.23720942}, url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.23720942} }

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