Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP server providing access to the Scorecard API to evaluate and optimize LLM systems.
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.
SCORECARD_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://mcp.scorecard.io/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"scorecard": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"scorecard-ai-mcp"
],
"env": {
"SCORECARD_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http scorecard https://mcp.scorecard.io/mcpclaude mcp add scorecard --env SCORECARD_API_KEY=your-value -- npx -y scorecard-ai-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"scorecard": {
"url": "https://mcp.scorecard.io/mcp"
}
}
}프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"scorecard": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"scorecard-ai-mcp"
],
"env": {
"SCORECARD_API_KEY": "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": {
"scorecard": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.scorecard.io/mcp"
}
}
}프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"scorecard": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"scorecard-ai-mcp"
],
"env": {
"SCORECARD_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://mcp.scorecard.io/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 도메인 scorecard.io 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
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.
입력해야 할 값: SCORECARD_API_KEY
둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(2.1.1)은 14개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
))](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.
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.
npm install scorecard-ai
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);
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.
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 Code | Error Type |
|---|---|
| 400 | BadRequestError |
| 401 | AuthenticationError |
| 403 | PermissionDeniedError |
| 404 | NotFoundError |
| 422 | UnprocessableEntityError |
| 429 | RateLimitError |
| >=500 | InternalServerError |
| N/A | APIConnectionError |
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, });
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.
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(); // ... }
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);
[!IMPORTANT]
All log messages are intended for debugging only. The format and content of log messages
may change between releases.
The log level can be configured in two ways:
SCORECARD_LOG environment variablelogLevel 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 loggingAt 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.
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 });
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.
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' }, });
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.
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.
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 });
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 }, });
To modify proxy behavior, you can provide custom fetchOptions that add runtime-specific proxy options to requests:
Node [docs]
im앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요