MCP 评估怎么做10 道测试题快速验收你的 AI 技能【免费下载链接】skillsPublic repository for Agent Skills项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills3/skills你花了一周写 MCP 服务器十几个工具打磨得漂漂亮亮却说不准 AI 到底会不会用。交给它是答得又快又对还是绕圈打转skills 仓库GitHub推荐项目精选 skills3/skills里的 MCP 评估系统用 10 道测试题就能回答这个问题。 弄懂 MCP 评估在验什么这一节先说清被评估的对象避免后面看不懂。MCP 全称模型上下文协议简单说就是给大模型接上一批外部工具让它能真正去查数据、算东西。评估系统对质量的看法很直接一个 MCP 服务器好不好不看你实现了多少工具而看大模型在没有任何额外背景的情况下光靠你这些工具能不能答出真实而棘手的问题。所以它不测代码而是把你的工具交给 Claude 真刀真枪地做题再按答案打分。整个流程由 mcp-builder 模块里的评估脚本完成。 跑通第一次评估这一节给你从零到出结果的最小步骤。设计 10 道合格的测试题系统要求一次出 10 道题每题四条规矩只读、互相独立、无破坏性、答案不随时间变化。频道里有多少成员这类问题就别出了数字会变测完没法复验。每道题还应让 AI 反复调用工具多的时候能有几十次答案则必须是单个可核实的值。题目用 XML 写一个 qa_pair 装一问一答evaluation qa_pair question求复利最终金额…/questionanswer11614.72/answer /qa_pair /evaluation仓库里带了一份示例文件照它的样子改就行。安装依赖并启动评估pip install -r scripts/requirements.txt python scripts/evaluation.py -t stdio -c python -a my_mcp_server.py evaluation.xml第一行装依赖第二行开跑。-t 决定连法stdio 表示用命令在本地把服务器拉起来SSE 和 HTTP 则连远程服务需再传 -u 指定地址、-H 带请求头。报告默认打在终端加 -o 可存成文件。 读懂评估报告里的四个数字这一节教你跑完之后先看哪、怎么读。汇总区准确率与平均耗时打分方式很直白AI 的实际回答和标准答案做字符串直接比对一致得 1 分否则为 0。报告开头给出四个数字准确率、平均任务耗时、每题平均工具调用次数、总调用次数。准确率回答工具好不好用后三个回答用起来有多贵。单题详情定位是哪一步出的问题汇总下面逐题列出标准答案、实际答案、对错和耗时还有每个工具的调用次数与执行时间。更值钱的是 AI 自己写的两段话怎么解出这题summary以及工具哪里不顺feedback。哪题错了先读 feedbackAI 往往比你还清楚卡在哪一步。 根据结果改进工具这一节把报告变成一份修改清单。出题方面评估指南给了几条实用建议优先做多跳问题别把目标内容的关键词直接写进题干逼 AI 用同义词去查需要翻页、跨多条记录汇总的题目很加分。工具优化方面对着 feedback 改三样名字是否清楚、参数说明是否完整、报错信息能不能照着操作。连接失败时stdio 先查命令和参数对不对SSE/HTTP 则确认地址可访问、请求头正确。改完一处重跑一次评估拿准确率对比前后。下次改完一个工具别急着交付先把这 10 道题重跑一遍准确率不掉再上线。【免费下载链接】skillsPublic repository for Agent Skills项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills3/skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 MCP 评估怎么做：10 道测试题快速验收你的 AI 技能
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