Desarrollo · Servidor MCP local

Evalview MCP

Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.

Lo que indica el MCP Registry

La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.

Nombre en el registro
io.github.hidai25/evalview-mcp
Versión
0.6.0
Estado
Activo
Categoría
desarrollo
Transporte
stdio (proceso local)
Paquete
PyPI
Publicado
27 de marzo de 2026
Actualizado
27 de marzo de 2026
Editor
hidai25 (GitHub)
Espacio de nombres
Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/hidai25) · cómo
Incluido en
Servidores MCP de OpenAI
Repositorio
github.com/hidai25/eval-view
Fuente
Entrada en la API del registro

Paquetes

RegistroPaqueteVersiónTransporteVariables de entorno
PyPIevalview0.6.0stdioOPENAI_API_KEY (secreto)

Cómo conectar Evalview MCP

Evalview MCP se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: evalview, versión 0.6.0. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx evalview. Lee la variable de entorno OPENAI_API_KEY (secreto); hay que definirla en la configuración del cliente para este servidor.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

{
  "mcpServers": {
    "evalview-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "evalview"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<secreto>"
      }
    }
  }
}

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar

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