Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Read, measure and explain LLM eval runs of a digline suite. Cannot promote a baseline.
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。
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。
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。
必要なもの
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": {
"digline": {
"command": "uvx",
"args": [
"digline-mcp",
"--root",
"your-value",
"--names",
"your-value"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add digline -- uvx digline-mcp --root your-value --names your-valueこのサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"digline": {
"command": "uvx",
"args": [
"digline-mcp",
"--root",
"your-value",
"--names",
"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。
このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"digline": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"digline-mcp",
"--root",
"your-value",
"--names",
"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。
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。
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。
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6日にチェック
レジストリ名はドメイン digline.dev で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.8.1)がレジストリに届いたのは6 日前です。
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Python (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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。
The MCP server for digline: it lets a coding agent read a digline result and measure a new one, and it does not let the agent promote a baseline.
Not because promotion is refused. Because there is no such tool.
| tool | what it does |
|---|---|
list_runs | every stored run of a suite, newest first, with the baseline marked |
get_run | one stored run — the verdicts, never the payload |
get_baseline | the approved reference, same shape |
log | which model answered, read down the stored runs; never a gate |
compare | a run against the baseline: did it get worse? |
diff | two runs, neither of them a reference: should I switch? |
explain | one run read back as typed facts, with the exit code |
run | execute the suite, with the call count acknowledged first |
promote is absent by construction, and so are migrate, view and report. A baseline is an *approved reference*, and promote writes into .digline/ /baselines/, which is committed — anything landing there arrives in somebody's diff and must arrive because they put it there. A refusal would be a conversation an agent could argue with; an absence is not.
Every tool, the reading ones included, loads the suite it is named. For a suite.py that executes the project's code, in the server's environment.
The reasoning is ADR 0011, and the judgement layer it turns into surface is AGENTS.md.
uv pip install digline-mcp
One server serves one repository: the perimeter is the repo, and multi-project is N named servers rather than a registry.
{
"mcpServers": { "digline-northwind": { "command": "digline-mcp", "args": ["--root", "/Users/you/src/northwind", "--names", "clear"] } } }
--tenant and --env are accepted and verify; they never override. The suite decides, as it does everywhere else in digline.
--names is required, with no default: clear lets the store's names leave as they are, and project projects every answer, so the names leave as tokens from the name table that --name-table module:attribute names; a refusal is not projected yet, and is a sentence (ADR 0054 §8). A configuration with --root alone no longer starts; --names clear keeps what it did. ADR 0054 has the reasons.
run costs, before it costs itrun takes a mandatory acknowledge_calls that must equal the suite's planned calls to the target. Called without it, the tool refuses and hands back the number:
run(suite="suite.py")
→ refused: this suite plans 100 calls to the target. 20 cases × 5 samples = 100 calls to the target; each answer is judged 3 times by llm_rubric. Call again with acknowledge_calls=100.
run(suite="suite.py", acknowledge_calls=100) → executes
The first call is the probe. An agent cannot spend a hundred model calls without having stated the number — AGENTS.md §7 as a contract rather than as advice.
An MCP response goes into a model's context, and from there into transcripts and caches nobody controls. So the run tools return a verdict-only projection: the name, the identity, the status, the score, the threshold, the tolerance, the measured interval, and the metadata a suite disclosed.
Never the judge's reason — the judge quotes the output, so the reason *is* the output. Never the sentence explaining a suspension, never undisclosed metadata, never a case's inputs, and never a prompt or its digest unless the suite declares Disclosure(artifact_body=True). A declared file outside the perimeter is refused when the run is made; one under .digline or .git is refused by the command that would let it cross. Neither is dropped in silence.