MCP 测试完整指南如何从零跑通 AI 技能评估【免费下载链接】skillsPublic repository for Agent Skills项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills3/skillsGitHub_Trending/skills3/skills 自带了一套 MCP 测试工具给它 10 道有标准答案的题它让你的 MCP 服务器现场作答最后产出一份能直接指导改代码的 AI 技能评估报告。读完整篇文章你能独立把第一轮评估跑通、看懂报告里每个数字并知道跑不通时先查哪里。三步跑通第一次评估1️⃣ 装依赖pip install -r skills/mcp-builder/scripts/requirements.txt就两行依赖anthropic和mcp装上就能开始。2️⃣ 写评估文件新建一个 XML 文件比如evaluation.xml根节点是evaluation里面放 10 个qa_pair每对就是一题一答evaluation qa_pair question你的问题要人类可读/question answer唯一的标准答案/answer /qa_pair !-- 共 10 个 qa_pair -- /evaluation答案会被拿去和模型的输出做字符串精确比对所以它必须唯一、可验证、长期不变。仓库里带了个样例可以照抄结构skills/mcp-builder/scripts/example_evaluation.xml。3️⃣ 执行评估命令本地 STDIO 服务器这样跑python scripts/evaluation.py \ -t stdio \ -c python \ -a my_mcp_server.py \ evaluation.xml-t选传输方式stdio / sse / http-c和-a指定启动命令和参数最后一个位置参数是你的 XML 文件。脚本本体在skills/mcp-builder/scripts/evaluation.py。报告默认打印到终端加-o report.md就能存成文件。这套评估到底在测什么出题规则答案必须唯一且冻结比如样例里的复利题答案11614.72永远成立——这就是合格题目的样子。出题的硬性要求只读、各题相互独立、不产生任何破坏每题最好要模型调用好几次甚至几十次工具才算完答案只能是单个可验证的值且不会随时间漂移。执行时记录了什么模型答题不是黑盒。每一次工具调用系统都记下耗时、成败和返回内容工具执行报错时错误连同堆栈会作为结果塞回对话模型带着错误继续答你的 MCP 测试过程因此全程可回放。报告里有什么顶部是四行总统计正确题数、平均任务耗时、平均每次任务工具调用数、总调用数。每个任务再展开一段标准答案、实际答案、对错、耗时、该任务每次工具调用的明细 JSON外加模型自写的 summary它走了哪些步骤和 feedback它对你工具的吐槽。评估报告里哪些数字该看指标怎么算它能告诉你什么准确率答对题数 ÷ 总题数端到端能不能把活干完。注意判分是字符串精确匹配多一个字符都算错平均任务耗时各题总时长的平均值整体快慢基线横向对比改前改后平均工具调用次数总调用数 ÷ 题数模型是高效直达还是在绕路试错单任务调用明细每道任务一段 JSON哪个工具被反复调、哪次特别慢瓶颈在哪一目了然评估前必做的检查清单出题出多跳题一道题需要跨多个工具才能答完用同义词和相关概念表述别让模型靠关键词搜索蒙混过关要求复杂聚合多步数据汇总而不是一次取值工具工具描述说清用途和边界输入参数文档完整必选与可选区分明确报错信息可操作写清哪里错、该改什么跑不通先查这三处STDIO先把-c和-a拼成命令行在终端手敲一遍能起来才能进评估起不来再看环境变量是不是漏传了。SSE / HTTP先看 URL 是否真的可达浏览器或 curl 验证一下再看请求头——格式必须是Key: Value鉴权 token 放没放对位置。无论哪种传输都先用同一份 XML 把最小流程跑通再怀疑别的环节。把评估变成迭代循环跑完一轮先看哪个任务答错再翻模型写的 feedback 和该任务的工具调用明细基本能定位到是哪个工具在拖后腿。改完工具描述、参数或错误信息用同一份评估文件再跑一遍准确率升了才说明你修对了没升就说明病根找偏了。MCP 测试的价值就在这里——同样的题、同样的分法每轮迭代的效果都可比。【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 测试完整指南：如何从零跑通 AI 技能评估
MCP 测试完整指南如何从零跑通 AI 技能评估【免费下载链接】skillsPublic repository for Agent Skills项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills3/skillsGitHub_Trending/skills3/skills 自带了一套 MCP 测试工具给它 10 道有标准答案的题它让你的 MCP 服务器现场作答最后产出一份能直接指导改代码的 AI 技能评估报告。读完整篇文章你能独立把第一轮评估跑通、看懂报告里每个数字并知道跑不通时先查哪里。三步跑通第一次评估1️⃣ 装依赖pip install -r skills/mcp-builder/scripts/requirements.txt就两行依赖anthropic和mcp装上就能开始。2️⃣ 写评估文件新建一个 XML 文件比如evaluation.xml根节点是evaluation里面放 10 个qa_pair每对就是一题一答evaluation qa_pair question你的问题要人类可读/question answer唯一的标准答案/answer /qa_pair !-- 共 10 个 qa_pair -- /evaluation答案会被拿去和模型的输出做字符串精确比对所以它必须唯一、可验证、长期不变。仓库里带了个样例可以照抄结构skills/mcp-builder/scripts/example_evaluation.xml。3️⃣ 执行评估命令本地 STDIO 服务器这样跑python scripts/evaluation.py \ -t stdio \ -c python \ -a my_mcp_server.py \ evaluation.xml-t选传输方式stdio / sse / http-c和-a指定启动命令和参数最后一个位置参数是你的 XML 文件。脚本本体在skills/mcp-builder/scripts/evaluation.py。报告默认打印到终端加-o report.md就能存成文件。这套评估到底在测什么出题规则答案必须唯一且冻结比如样例里的复利题答案11614.72永远成立——这就是合格题目的样子。出题的硬性要求只读、各题相互独立、不产生任何破坏每题最好要模型调用好几次甚至几十次工具才算完答案只能是单个可验证的值且不会随时间漂移。执行时记录了什么模型答题不是黑盒。每一次工具调用系统都记下耗时、成败和返回内容工具执行报错时错误连同堆栈会作为结果塞回对话模型带着错误继续答你的 MCP 测试过程因此全程可回放。报告里有什么顶部是四行总统计正确题数、平均任务耗时、平均每次任务工具调用数、总调用数。每个任务再展开一段标准答案、实际答案、对错、耗时、该任务每次工具调用的明细 JSON外加模型自写的 summary它走了哪些步骤和 feedback它对你工具的吐槽。评估报告里哪些数字该看指标怎么算它能告诉你什么准确率答对题数 ÷ 总题数端到端能不能把活干完。注意判分是字符串精确匹配多一个字符都算错平均任务耗时各题总时长的平均值整体快慢基线横向对比改前改后平均工具调用次数总调用数 ÷ 题数模型是高效直达还是在绕路试错单任务调用明细每道任务一段 JSON哪个工具被反复调、哪次特别慢瓶颈在哪一目了然评估前必做的检查清单出题出多跳题一道题需要跨多个工具才能答完用同义词和相关概念表述别让模型靠关键词搜索蒙混过关要求复杂聚合多步数据汇总而不是一次取值工具工具描述说清用途和边界输入参数文档完整必选与可选区分明确报错信息可操作写清哪里错、该改什么跑不通先查这三处STDIO先把-c和-a拼成命令行在终端手敲一遍能起来才能进评估起不来再看环境变量是不是漏传了。SSE / HTTP先看 URL 是否真的可达浏览器或 curl 验证一下再看请求头——格式必须是Key: Value鉴权 token 放没放对位置。无论哪种传输都先用同一份 XML 把最小流程跑通再怀疑别的环节。把评估变成迭代循环跑完一轮先看哪个任务答错再翻模型写的 feedback 和该任务的工具调用明细基本能定位到是哪个工具在拖后腿。改完工具描述、参数或错误信息用同一份评估文件再跑一遍准确率升了才说明你修对了没升就说明病根找偏了。MCP 测试的价值就在这里——同样的题、同样的分法每轮迭代的效果都可比。【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