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
| Registro | Paquete | Versión | Transporte |
|---|---|---|---|
| PyPI | evalview | 0.6.0 | stdio |
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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