Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Deliberately faulty MCP server for testing how agent clients handle tool errors and disconnects.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
LAB_SCENARIO, LAB_DELAY_MS, LAB_FAILURES필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
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:0.1.2실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
LAB_SCENARIO envLAB_DELAY_MS envLAB_FAILURES env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 cloudlabworks 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.2)은 4일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.
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
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).
| LAB_SCENARIO | Injected behavior | Reference-client expectation |
|---|---|---|
| healthy | Normal tool response | One success |
| tool-error | Valid result with isError=true | Stop at configured attempt budget |
| transient-error | First LAB_FAILURES calls fail | Recover if the attempt budget permits |
| delay | Wait LAB_DELAY_MS before tool response | Succeed within deadline or time out |
| malformed | Valid JSON-RPC envelope, invalid text-block value | Reject the tool result |
| disconnect | Exit during a tool response | Report 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.
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.
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.
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:
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/.
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.
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} }