Sviluppo · Server MCP locale
Evalview MCP
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
Cosa indica il MCP Registry
La voce come pubblicata nel MCP Registry ufficiale (consultazione: 4 ottobre 2026), ultima versione.
- Nome nel registro
io.github.hidai25/evalview-mcp- Versione
- 0.6.0
- Stato
- Attivo
- Categoria
- sviluppo
- Trasporto
- stdio (processo locale)
- Pacchetto
- PyPI
- Pubblicato
- 27 marzo 2026
- Aggiornato
- 27 marzo 2026
- Editore
- hidai25 (GitHub)
- Namespace
- Namespace verificato dal MCP Registry tramite GitHub (github.com/hidai25) · come funziona
- Elencato in
- Server MCP per OpenAI
- Repository
- github.com/hidai25/eval-view
- Fonte
- Voce nell’API del registro
Pacchetti
| Registro | Pacchetto | Versione | Trasporto |
|---|---|---|---|
| PyPI | evalview | 0.6.0 | stdio |
Come collegare Evalview MCP
Evalview MCP viene eseguito in locale a partire da un pacchetto Python pubblicato su PyPI: evalview, versione 0.6.0. Comunica via MCP su stdio, quindi il client lo avvia come programma e dialoga con esso tramite standard input e standard output. Richiede Python; i client in genere lo avviano con uvx (di uv) o dopo pip install - il comando abituale è uvx evalview. Legge la variabile d’ambiente OPENAI_API_KEY (segreto); va impostata nella configurazione del client per questo server.
Nel formato JSON mcpServers, letto da molti client MCP desktop e per editor di codice, la voce si presenta così (segnaposto tra parentesi angolari):
{
"mcpServers": {
"evalview-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"evalview"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "<segreto>"
}
}
}
}Ricavato dalla voce del registro, non testato qui. Cosa fa il server, e a quali condizioni, lo stabilisce il suo editore; prima di concedergli l’accesso ai propri account o file conviene consultarne il repository o il sito web. Come aggiungere un server MCP a un assistente · Prima di collegare un server
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