mcp-evaluation-server

# MCP Evaluation Server 一个基于FastMCP的MCP工具评估服务器，提供工具搜索、评估和分类功能。 ## 功能特性 - 🔍 **工具搜索**：支持关键词、分类、评分等多维度搜索 - 🏆 **热门工具**：提供各类评分的热门工具排行榜 - 📊 **详细评估**：包含他山评分、实用性评分等多维度评估 - 📂 **分类管理**：按工具分类进行统计和展示 - 🏥 **健康检查**：实时监控服务状态 - 🚀 **高性能**：基于FastMCP框架，响应迅速 ## 安装 ### 从PyPI安装 ```bash pip install mcp-evaluation-server ``` ### 使用uv安装 ```bash uv add mcp-evaluation-server ``` ### 使用uvx运行（推荐） 无需安装，直接运行： ```bash uvx mcp-evaluation-server ``` ## 作为MCP服务器使用 本服务器可以作为MCP（Model Context Protocol）服务器在支持的AI客户端中使用，如Cursor、Cherry Studio等。 ### 在Cursor中使用 1. **打开Cursor设置** - 按下 `Ctrl+,` (Windows/Linux) 或 `Cmd+,` (Mac) - 进入 `Extensions` → `MCP` 2. **添加MCP服务器配置** 在 `mcp.json` 配置文件中添加： ```json { "mcpServers": { "mcp-evaluation": { "command": "uvx", "args": ["mcp-evaluation-server"] } } } ``` 3. **重启Cursor** - 完成配置后重启Cursor使设置生效 4. **使用功能** - 重启后，您可以在对话中直接询问关于MCP工具的问题 - 例如："搜索GitHub相关的MCP工具" - 或："获取评分最高的MCP工具" ### 在Cherry Studio中使用 1. **打开Cherry Studio** - 启动Cherry Studio应用 2. **进入MCP设置** - 点击设置图标 - 找到MCP服务器配置选项 3. **添加服务器** 添加以下配置： - **服务器名称**: `mcp-evaluation` - **命令**: `uvx` - **参数**: `mcp-evaluation-server` 4. **启用服务器** - 启用刚添加的MCP服务器 - 重启Cherry Studio 5. **开始使用** - 在对话中可以直接使用MCP工具评估功能 - 询问工具推荐、评分等信息 ## 程序化使用 ### Python API调用 ```python import asyncio from mcp_evaluation_server import ( search_mcp_tools, get_top_tools, get_tool_evaluation ) async def main(): # 搜索工具 results = await search_mcp_tools(query="github", limit=10) print(f"找到 {len(results['tools'])} 个工具") # 获取热门工具 top_tools = await get_top_tools(sort_by="tashan_score", limit=5) print(f"热门工具: {[tool['name'] for tool in top_tools['tools']]}") # 获取工具评估 evaluation = await get_tool_evaluation("github-mcp-server") print(f"评估分数: {evaluation['evaluation']['comprehensive_score']}") asyncio.run(main()) ``` ### 直接启动服务器 ```bash # 使用uvx启动MCP服务器（推荐） uvx mcp-ev…