原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Verdict MCP

作者:Dgotlieb版本 0.1.0a4i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.Dgotlieb/verdict-mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Sandboxed test runs for coding agents: compact typed verdicts with failure fingerprints and history

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 开发者工具

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "verdict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "verdict-mcp"
      ],
      "env": {
        "VERDICT_PROJECT": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add verdict --env VERDICT_PROJECT=your-value -- uvx verdict-mcp

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "verdict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "verdict-mcp"
      ],
      "env": {
        "VERDICT_PROJECT": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "verdict": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "verdict-mcp"
      ],
      "env": {
        "VERDICT_PROJECT": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

需要你填写的值

  • VERDICT_PROJECT env
    Path to the project to verify (defaults to cwd)

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 Dgotlieb 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“开发者工具”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 4906 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 4906 个服务器的 37% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 4906 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Verdict MCP 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.0a4)于2个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

GitHub

作者:github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

电脑或云端★ 34,245MIT4天前更新
安装

Desktop Commander

作者:wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

在你的电脑上运行★ 10,225MIT16天前更新
安装

Cloudflare MCP

作者:cloudflare

Cloudflare MCP servers

在云端运行★ 4,446Apache-2.014个月前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

verdict

https://github.com/user-attachments/assets/62923912-98aa-4246-8bc8-4adf55ae3ff8

Structured, sandboxed verification feedback for coding agents.

An MCP server that replaces your agent's pytest shell-outs with something built for the agent inner loop: impact-selected tests, run in an isolated environment, returning compact typed verdicts instead of 40,000 tokens of raw runner output — with failure fingerprints that tell the agent whether a failure is *its* regression or was broken all along.

raw pytest dump:  ~40,000 tokens, unstructured, run un-sandboxed on your machine

verdict: ~400 tokens, typed JSON, run in a rootless container, with memory

Why

The highest-frequency tool call in agentic coding is verification — and it's the least structured. Agents re-run whole suites when one module changed, burn context parsing ANSI-coded tracebacks, run arbitrary code directly on your machine, and routinely misdiagnose pre-existing breakage as their own regression (then "fix" code that wasn't broken). verdict fixes all four.

Tools

ToolWhat it does
verify(scope?, base?)Selects tests affected by your working-tree diff (static import graph via grimp), runs them via podman/docker with the worktree mounted read-only, returns typed failures with fingerprints and a preexisting flag
explain_failure(check_id)Full traceback for one failure, on demand — bulk never rides in the summary
history(fingerprint)First seen / last seen / times seen — regression vs. long-standing breakage
run_checks(["ruff","mypy"])Lint and type checks, normalized into the same verdict schema

Every failure carries a fingerprint: a stable hash of the normalized failure signature (volatile tokens — addresses, tmp paths, ids, durations — collapsed). Same logical failure, same fingerprint, across runs and refactors. Fingerprints are what give verdict memory.

Quickstart

No install step needed — uvx fetches it on first use. (Or uv tool install verdict-mcp / pip install verdict-mcp for a permanent verdict-mcp command.)

Claude Code — .mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "verdict": { "command": "uvx", "args": ["verdict-mcp"], "env": { "VERDICT_PROJECT": "." } } } }

Cursor — same shape in .cursor/mcp.json.

Optional verdict.toml in your repo root:

[project]

packages = ["your_package"] # for impact selection (auto-guessed if omitted)

[runner] image = "ghcr.io/you/yourproj-test" # prebuilt env with your deps setup_cmd = "pip install -e .[test]" # or install on the fly (runs with network; tests don't)

prefer = "local" # escape hatch if you have no container runtime

[limits] max_failures = 10

Try it without an agent:

cd examples/demo_project

VERDICT_PROJECT=. verdict-mcp # then connect any MCP client, or use the MCP inspector

Sandbox posture (v0.1)

Checks run in an ephemeral container (podman preferred, docker fallback): worktree mounted read-only at /src, copied to a writable /work inside the container, --network=none for the check run. Your host environment is never mutated by a test run. If setup_cmd is configured, that step runs *with* network before the check; prefer a prebuilt image for a tighter posture. No container runtime → explicit prefer = "local" fallback runs checks against a temp copy of your worktree (still never in place). See SECURITY.md for the full threat model and known limitations.

Troubleshooting: if a verdict says container engine 'podman' could not start the check, run the suggested podman pull by hand — the engine's own error is the answer. One known trap on macOS: a "credsStore": "gcloud" line in ~/.docker/config.json makes podman call the gcloud credential helper for *every* registry, including docker.io; an expired gcloud login then breaks all pulls. Fix with gcloud auth login or remove that line.

Honest limitations

  • Impact selection uses the static import graph — approximate by design. Dynamic imports, fixture-by-name resolution, and data-driven tests can be missed; verify(scope="all") is always available and verdict says in selection_note whenever it falls back.
  • Python/pytest only today, plus ruff/mypy. The adapter interface is small and documented — vitest and go test -json adapters are the most-wanted contributions (CONTRIBUTING.md).
  • Flake detection and coverage-map-based selection are v0.2 (roadmap).

Roadmap

v0.2: coverage-based impact maps (precise selection), flake detection via fingerprint alternation, devcontainer.json support, result cache keyed on (tree hash, check, image digest). Later: vitest/jest, go test, cargo test adapters; per-repo verdict daemon mode.

License

Apache-2.0

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