MCP 评估怎么做：10 道测试题快速验收你的 AI 技能

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…</question><answer>11614.72</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 feedback，AI 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。

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