ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Evals MCP Server

โดย cyanheadsรุ่น 0.1.6i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.cyanheads/evals-mcp-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Author verifiable eval records through a draft→review→revise→submit loop with enforced graders.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: EVALS_DATA_DIR, EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION, EVALS_DEFAULT_LICENSE, EVALS_CAPTURE_DIR, MCP_LOG_LEVEL

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "evals": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/evals-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "EVALS_DATA_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EVALS_DEFAULT_LICENSE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EVALS_CAPTURE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add evals --env EVALS_DATA_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION='ใส่ค่าของคุณ' --env EVALS_DEFAULT_LICENSE='ใส่ค่าของคุณ' --env EVALS_CAPTURE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env MCP_LOG_LEVEL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @cyanheads/evals-mcp-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "evals": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/evals-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "EVALS_DATA_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EVALS_DEFAULT_LICENSE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EVALS_CAPTURE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "evals": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cyanheads/evals-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "EVALS_DATA_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EVALS_DEFAULT_LICENSE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EVALS_CAPTURE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • EVALS_DATA_DIR env
    Root folder for record JSON. The store manages drafts/, submitted/, and exports/ subdirs under it.
  • EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION env
    When 'true', evals_submit_draft requests human confirmation before finalizing.
  • EVALS_DEFAULT_LICENSE env
    Default metadata.license applied when a draft omits one.
  • EVALS_CAPTURE_DIR env
    Directory of framework-written tool-call captures; when set, captures EvalsIDs resolve to full dumps.
  • MCP_LOG_LEVEL env
    Sets the minimum log level for output (e.g., 'debug', 'info', 'warn').

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cyanheads ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32680 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 61% ของอีก 32680 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32680 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Evals MCP Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.6) เข้า registry 25 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

EmbeddedCI BenchPod

โดย embeddedci-com

Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@cyanheads/evals-mcp-server Author verifiable eval records through a draft → review → revise → submit loop with server-enforced graders; compile to JSONL/CSV/Inspect/lm-eval via MCP. STDIO or Streamable HTTP. 9 Tools • 1 Resource


Overview

Build verifiable eval records with server-enforced graders. Draft a record with its own executable grader, revise it field by field, and submit through a gate that requires the gold answer to pass, a negative case to fail, and an independent check to agree. Export to JSONL, CSV, Inspect AI, or lm-evaluation-harness.

Tools
ToolDescription
evals_describe_schemaReturn the required and optional fields plus grader options for a task type. Call before drafting.
evals_create_draftCreate a draft eval record carrying its own grader; returns the parsed record, a review protocol, and a verification subagent prompt.
evals_get_recordRead a draft or submitted record by id; the id is stable across submit.
evals_revise_draftApply a surgical set / append / unset patch to a draft by dotted path; re-runs the self-consistency check.
evals_discard_draftDelete a draft record by id. Draft-only.
evals_run_checkRun a grader spec against candidate answers and get PASS/REJECT per candidate, decoupled from any saved record.
evals_submit_draftFinalize a draft through the committability gate, then freeze it.
evals_list_recordsBrowse and filter records by status, domain, task type, or tag. Returns a compact summary per record.
evals_export_recordsCompile submitted records to JSONL, CSV, Inspect AI, or lm-evaluation-harness and write the artifact under exports/.
Resources
ResourceDescription
eval://record/{id}A single draft or submitted record by id — the same payload evals_get_record returns, for resource-capable clients.

All record data is also reachable through the tool surface — evals_get_record for a single record, evals_list_records to browse. The resource is a convenience mirror for clients that support resources, not the access path.

Capability reference

evals_describe_schema tool
  • Accepts task_type: numeric, exact_answer, set_answer, mcq, regex_answer, json_answer, or free_response.
  • Returns the gold shape, grader kinds, required/optional fields, and authoring notes from static schemas; mcq requires choices, and free_response requires llm_rubric.

evals_create_draft tool
  • Accepts a record with its grader and discrimination cases, plus optional verification and captures (EvalsIDs); mcq requires choices, and free_response requires llm_rubric.
  • Saves the record as a draft once its grader runs, and returns the normalized record, a review protocol, a verification-subagent prompt, and what submit still needs. A draft whose gold fails its grader is still saved.
  • Typed errors: grader_unexecutable, task_type_constraint, mcq_choice_mismatch.

evals_get_record tool
  • Reads a draft or submitted record by id, which stays stable across submit.
  • Returns the full grader, discrimination cases, and verification evidence; not_found points to evals_list_records.

evals_revise_draft tool
  • Applies set, append, and unset by dotted path to a draft; task_type and server-owned fields cannot be changed, and arrays are replaced whole or appended, not edited by index.
  • Re-validates the record and grader before writing, then returns the record plus changed entries (op, path, before, after). An unknown path rejects the whole patch.
  • Typed errors: not_found, record_frozen for a submitted id, invalid_patch_path, grader_unexecutable, task_type_constraint, mcq_choice_mismatch.

evals_discard_draft tool
  • Deletes a draft by draft_id and returns discarded: true.
  • A submitted record reports record_frozen; a missing or already discarded id reports not_found.

evals_run_check tool
  • Runs a grader against one or more candidates without a saved record; supply gold for exact_match, while target-embedding kinds such as numeric and mcq ignore it.
  • Returns PASS/REJECT, detail, and the resolved reference per candidate. llm_rubric can't be run here.
  • Numeric grading accepts only finite real values; unit-bearing, complex, nonfinite, and non-scalar candidates are rejected. units is documentation only.
  • Typed errors: grader_unexecutable, mcq_choice_mismatch.

evals_submit_draft tool
  • Finalizes by draft_id: gold must PASS, ≥1 negative must be REJECTED, and decorrelated verification must agree. Also checks captures against EVALS_CAPTURE_DIR, rejects duplicate content_hash, and can ask for confirmation via confirm or EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION.
  • On success, freezes the record with submitted_at and checksum and returns status: submitted; a refusal leaves the draft intact. free_response records rely on verification alone and carry server_verified: false.
  • Typed errors: not_found, record_frozen, verification_incomplete, grader_failed_on_gold, verification_disagrees_with_gold, missing_negative_case, negative_case_passed, duplicate, decorrelation_violation, capture_unresolved, submit_declined.

evals_list_records tool
  • Filters by status (draft/submitted), domain, task_type, or tag; limit is a positive integer and defaults to 50.
  • Returns summaries (id, status, task_type, domain, tags, timestamps), newest-first, with shown, cap, totalCount, and truncated.

evals_export_records tool
  • Exports submitted records, optionally filtered by domain, task_type, or tag, as jsonl (lossless), csv (lossy summary), inspect (Inspect AI), or lm-eval (lm-evaluation-harness).
  • Writes under exports/ and returns the path, record count, byte size, and preview.

eval://record/{id} resource
  • Reads id from evals_list_records or a draft/submit response.
  • Returns the evals_get_record payload as application/json, or not_found when no record matches.

Features

Built on @cyanheads/mcp-ts-core: stdio and Streamable HTTP transports, pluggable auth (none / jwt / oauth), swappable storage (in-memory, filesystem, Supabase, Cloudflare KV/R2/D1), structured logging with optional OpenTelemetry tracing.

Eval authoring:

  • A draft → review → surgical-revise → submit loop, with the server both storing records and running each record's own grader to reject what doesn't hold up
  • Seven task types: numeric, exact_answer, set_answer, mcq, regex_answer, json_answer, free_response
  • A grader serialized with each record; deterministic kinds (numeric via math.js, exact_match, set_match, regex, mcq, json_match) run server-side, while llm_rubric relies on recorded independent verification
  • A submit gate: the gold must pass its own grader, ≥1 negative must be rejected, and a recorded decorrelated verification must agree with the gold
  • Plain JSON files under EVALS_DATA_DIR, with drafts, submitted records, and exports kept separate

Agent-friendly output:

  • evals_create_draft and evals_revise_draft return the parsed record, a per-field review protocol, and a ready-to-paste verification-subagent prompt
  • Draft and revise responses report pass/reject results for each positive and negative case
  • evals_list_records reports shown / cap / total count when the limit is hit
  • The submit gate fails with a typed reason plus a recovery hint

Getting started

Add the following to your MCP client configuration file. Set EVALS_DATA_DIR to a writable folder — the server manages drafts/, submitted/, and exports/ under it.

{

"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "bunx", "args": ["@cyanheads/evals-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio", "MCP_LOG_LEVEL": "info", "EVALS_DATA_DIR": "/absolute/path/to/evals-data" } } } }

Or with npx (no Bun required):

{

"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@cyanheads/evals-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio", "MCP_LOG_LEVEL": "info", "EVALS_DATA_DIR": "/absolute/path/to/evals-data" } } } }

Or with Docker:

{

"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "MCP_TRANSPORT_TYPE=stdio", "-v", "evals-data:/usr/src/app/evals-data", "ghcr.io/cyanheads/evals-mcp-server:latest" ] } } }

For Streamable HTTP, set the transport and start the server:

MCP_TRANSPORT_TYPE=http MCP_HTTP_PORT=3010 EVALS_DATA_DIR=./evals-data bun run start:http

Server listens at http://localhost:3010/mcp

Prerequisites
  • Bun v1.4.0 or higher (or Node.js v24+).
  • A writable directory for EVALS_DATA_DIR. No external API key is required.
Installation
  1. Clone the repository:
git clone https://github.com/cyanheads/evals-mcp-server.git
  1. Navigate into the directory:
cd evals-mcp-server
  1. Install dependencies:
bun install
  1. Configure environment:
cp .env.example .env

edit .env and set EVALS_DATA_DIR

Configuration

All server configuration is validated at startup via Zod schemas in src/config/server-config.ts.

VariableDescriptionDefault

| EVALS_DATA_DIR | Root folder for record JSON; the store manages drafts/, submitted/, and exports/ under

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx