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MCP Server · 运维云端

MCP Interop Bakeoff

usb-agents是一个本地MCP可移植性实验室,用于比较不同代理运行时在相同工具、任务、传输、批准、跟踪、工件和回归门控下的行为。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
Python云端部署Docker

快速开始

作者 / 组织
jlov7
提供方
jlov7
运行时
Python

工具数量

3

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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1 个

MCP World

选型结论

MCP Interop Bakeoff 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run usb-agents doctor

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

usb代理

usb代理是一个本地MCP可移植性实验室,用于比较代理运行时的行为与 相同的工具、任务、传输、批准、跟踪、工件和回归门。

首先是OSS:安装CLI,在本地运行确定性套件,打开web控制台,然后使用 在连接真实的供应商凭据之前,CI中的输出。

它的作用

  • 跨运行时适配器和传输适配器运行相同的基准测试套件。
  • 在嵌入式、stdio和HTTP JSON-RPC传输上练习MCP风格的工具。
  • 捕获批准、工具调用、跟踪、延迟、故障和生成的工件。
  • 通过本地FastAPI API提供运行历史记录。
  • 提供Next.js控制台,用于矩阵比较、跟踪检查、审批审查、工件、,

以及并排的伪影差异。

  • 提供确定性的可视化和后端测试,因此UI和协议回归是可见的。

快速入门

uv sync --all-extras
pnpm install

uv run usb-agents doctor
uv run usb-agents run --transport embedded
uv run usb-agents serve

在另一个终端中:

pnpm dev:web

打开 http://127.0.0.1:3000.

核心命令

uv run usb-agents init
uv run usb-agents doctor
uv run usb-agents run --transport embedded
uv run usb-agents run --transport embedded --transport http --transport stdio
uv run usb-agents serve --port 8765
uv run usb-agents report
uv run usb-agents compare
uv run usb-agents conformance
uv run usb-agents sdk-smoke
uv run usb-agents golden-demo

当您需要在run store之外导出CSV/Markdown时,遗留脚本仍然可用:

uv run python scripts/run_matrix.py --transports embedded http stdio --fail-on-alert
uv run python scripts/report.py results.csv
uv run python scripts/trace_summary.py traces

建筑

flowchart LR
  CLI["CLI"] --> RunExecutor["Run executor"]
  API["FastAPI API"] --> RunExecutor
  Web["Next.js console"] --> API
  RunExecutor --> Runtimes["Runtime adapters"]
  Runtimes --> Transports["Transport clients"]
  Transports --> MCP["MCP JSON-RPC server"]
  RunExecutor --> Store["Run store"]
  Store --> API

关键模块:

  • src/usb_agents/run_executor.py:CLI和API三级运行的共享编排。
  • src/usb_agents/run_store.py:运行清单、工件索引和工件解析。
  • src/usb_agents_mcp/server.py:stdio和HTTP JSON-RPC MCP工具界面。
  • src/usb_agents_api/app.py:运行、事件流、工件、套件和适配器的本地API。
  • apps/web:本地产品控制台。

仓库结构

.
├── apps/web/              # Next.js local console and Playwright visual suite
├── docs/                  # Architecture, protocol, security, release, and verification docs
├── examples/              # Small reference fixtures for MCP and adapter authors
├── mcp-server/            # Compatibility wrapper and default approval policy
├── scripts/               # Legacy report/dashboard helpers
├── src/                   # Installable Python packages
├── tasks/                 # Immutable deterministic benchmark fixtures
├── tests/                 # Python protocol, API, runner, security, and metrics tests
├── PRODUCT.md             # Product direction
├── DESIGN.md              # Frontend design system
└── usb-agents.yaml        # Local suite/runtime/transport config

生成的运行、跟踪、屏幕截图、构建输出和本地依赖目录将被忽略。 使用 uv run usb-agents golden-demo 在下面创建一个新的精选演示 .usb-agents/runs/.

运行工件

生成的输出写在 .usb-agents/runs//:

.usb-agents/runs//
  run.json
  traces/*.ndjson
  artifacts/*.csv

跟踪的任务固定装置被视为不可变的。基准任务不得写入生成的输出 重新进入 tasks/.

验证

pnpm verify

或单独运行闸门:

uv run ruff check .
uv run mypy .
uv run pytest -q
pnpm lint
pnpm --filter @usb-agents/web build
pnpm verify:visual
pnpm verify:conformance
pnpm verify:release

pnpm verify:visual 使用确定性屏幕截图运行桌面和移动Playwright检查, 几何断言、减少的运动覆盖范围和无溢出检查。

MCP表面

本地服务器支持:

  • initialize
  • tools/list
  • tools/call
  • resources/list
  • resources/read
  • prompts/list
  • prompts/get

手动启动:

uv run python -m mcp_server.server --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000
uv run python -m mcp_server.server --transport stdio

外部一致性烟雾:

uv run usb-agents conformance

这将启动本地MCP服务器并运行官方 @modelcontextprotocol/conformance 初始化服务器场景、工具列表、资源列表和提示列表。

运行时适配器

当前的运行时适配器是确定性模拟器支持的接缝:

  • OpenAI代理
  • Microsoft代理框架
  • 情妇特工

这是为了进行本地测试。SDK准备状态是明确的:

uv run usb-agents sdk-smoke
uv run usb-agents sdk-smoke --runtime openai_agents --require

--require 当相关凭据环境变量不存在时失败。

文档

质量标准

在打开pull请求之前,运行:

uv sync --all-extras
uv run ruff check .
uv run mypy .
uv run pytest -q
uv build
pnpm install
pnpm lint
pnpm --filter @usb-agents/web build
pnpm verify:visual
pnpm verify:conformance
uv run usb-agents run --transport embedded

看 贡献.md 维护人员的工作流程和发布期望。

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

代理测试Python本地部署MCP兼容性运行时比较本地测试工具回归测试

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

MCP Interop Bakeoff 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run usb-agents doctor,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Interop Bakeoff 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Interop Bakeoff 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Interop Bakeoff 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

MCP Interop Bakeoff 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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