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MCP Server · 开发工具

MCP Radar

一款用于MCP服务器的诊断与测试CLI工具包,支持扫描、测试和基准测试功能,适用于服务器性能分析和问题诊断。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
命令行工具Python自动化测试

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作者 / 组织
junjunup
提供方
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MCP World

选型结论

MCP Radar 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 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

开发工具

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

pip install mcp-radar

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 对应的运行时,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 0 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

🔍 mcp雷达

MCP服务器的诊断和测试CLI工具包 --在一个命令中扫描、测试和基准测试任何MCP服务器。

中文文档

______________________________________________________________________

✨ 特性

  • 🔗 自动检测运输 --stdio、SSE或流式HTTP
  • 📡 扫描 --通过健康诊断发现所有工具、资源和提示
  • 🧪 测试 --通过智能参数生成自动测试每个组件
  • ⚡ 基准 --测量延迟(P50/P90/P99)、吞吐量和错误率
  • 📊 报告 --导出为HTML、JSON或Markdown
  • 🐍 纯 Python --不需要Node.js, pip install 走吧

🚀 快速开始

# Install
pip install mcp-radar

# Scan an MCP server (stdio)
mcp-radar scan "uvx mcp-server-fetch"

# Scan a remote server (SSE/HTTP)
mcp-radar scan "https://my-server.com/mcp"

# Auto-test all tools
mcp-radar test "uvx mcp-server-fetch"

# Benchmark performance
mcp-radar bench "uvx mcp-server-fetch" -n 20 -c 5

# Launch interactive TUI dashboard (requires: pip install mcp-radar[tui])
mcp-radar tui "uvx mcp-server-fetch"

📦 安装

# Basic install (CLI only)
pip install mcp-radar

# With interactive TUI dashboard
pip install mcp-radar[tui]

# With development tools
pip install mcp-radar[dev]

要求: Python 3.10+

📖 用法

扫描--发现和诊断

# Basic scan
mcp-radar scan "uvx some-mcp-server"

# Export report
mcp-radar scan "uvx some-mcp-server" --report html -o report.html

它的作用:

  • 连接到服务器并检索功能
  • 列出所有工具、资源和提示
  • 显示每个工具的输入模式
  • 运行健康检查并报告问题(缺少描述、模式无效等)

测试——自动化功能测试

# Test all components
mcp-radar test "uvx some-mcp-server"

# Custom timeout per tool
mcp-radar test "uvx some-mcp-server" --tool-timeout 60

# Export results
mcp-radar test "uvx some-mcp-server" --report json -o results.json

它的作用:

  • 使用智能生成的测试参数自动调用每个工具
  • 读取所有资源
  • 检索每个提示
  • 报告✅ 通行证/❌ 失败/💥 每个组件的错误

Bench——性能基准测试

# Benchmark all tools (10 iterations, sequential)
mcp-radar bench "uvx some-mcp-server"

# Heavy load test (50 iterations, 10 concurrent)
mcp-radar bench "uvx some-mcp-server" -n 50 -c 10

# Benchmark specific tools
mcp-radar bench "uvx some-mcp-server" --tools fetch --tools search

输出包括:

  • 最小/平均/中位/P90/P95/P99/最大潜伏期
  • 吞吐量(每秒请求数)
  • 错误计数和错误率

报表格式

格式标志最适合
JSON--report jsonCI/CD管道、程序分析
HTML--report html与团队共享,可视化报告
Markdown--report mdGitHub问题,文档

🏗️ 运作原理

┌──────────────────────────────────────────┐
│              mcp-radar CLI               │
│                                          │
│  scan ─── scanner.py ──┐                 │
│  test ─── tester.py ───┤                 │
│  bench ── benchmarker ──┤  ──► reporter  │
│                         │     (HTML/JSON/ │
│  ┌─── client.py ───┐   │      Markdown)  │
│  │ Auto-detect      │   │                 │
│  │ transport:       │   │                 │
│  │  • stdio         │   │                 │
│  │  • SSE           │   │                 │
│  │  • HTTP          │   │                 │
│  └──────────────────┘   │                 │
└──────────────────────────────────────────┘

⚙️ 配置

运输自动检测

服务器参数检测到传输
uvx some-server站立
python -m my_server站立
http://localhost:8080/sse 上海证券交易所
https://api.example.com/mcp流式HTTP

全局选项

标志描述
-v, --verbose启用调试日志记录
-t, --timeout连接超时(默认:30s)
--report导出格式: json, html, md
-o, --output报告输出文件路径

🛠️ 发展

# Clone
git clone https://github.com/junjunup/mcp-radar.git
cd mcp-radar

# Install with dev deps
make dev

# Run tests
make test

# Run tests with coverage
make coverage

# Lint
make lint

# Format
make format

# Full audit (lint + typecheck + security + coverage)
make audit

🤝 贡献

欢迎投稿!请参阅 贡献.md 作为指导方针。

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支(git checkout -b feature/amazing)
  3. 通过测试进行更改
  4. 确保 make audit 通过
  5. 提交拉取请求

📄 许可证

麻省理工学院 --随心所欲地使用它。

🔗 相关项目

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

MCP服务器Python本地部署CLI工具性能测试自动化测试诊断工具

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

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 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 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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

  • 需要在开发工具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 Radar 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install mcp-radar,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Radar 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 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Radar 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 Radar 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 Radar 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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