Englisches Original: https://argusic.com/subject/mcp-bridge

MCP-Bridge

Eine Middleware, die einen openAI-kompatiblen Endpunkt bereitstellt, der MCP-Tools aufrufen kann.

Läuft mit MocksQuelle: GitHubPythonMITCommit df1dcc58cac7

Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai, claude, mcp, mcp server, mcp servers, model context protocol, openai und openai api.

MCP-Bridge läuft, mit Ersatz für die Dienste, von denen es abhängt. Ein Argusic-Agent hat es in 1,5 Minuten installiert und ist auf 1 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

uv sync installed all 70 dependencies and built the project, the server starts and responds to health (200), MCP tools/prompts/resources (200 each), docs (200), and SSE endpoint (200). The /v1/models endpoint returns 500 because no inference server is configured.

Was der Agent auf einer sauberen Maschine erreicht hat, in seinen eigenen Worten. So wird gemessen

Von Argusic jedes Mal auf einer frischen Maschine gemessen. Jede Zahl verlinkt auf ihren Nachweis. Argusic Score 92 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Läuft mit Mocks
Argusic Score
92 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,11 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
1
zuletzt getestet
Sterne
922
Forks
117
offene Issues
36
Beobachter
8
Größe
1 MB
erstellt
letzter Push

Projektdaten von GitHub, oben auf dieser Seite verlinkt, aktualisiert . Testdaten von Argusic (CC BY 4.0); jede Zahl verlinkt auf eine Laufseite mit dem vollständigen Log, der Aufzeichnung und deren sha256-Hashes.

Was gemessen wurde

Aus dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat. Jede Zeile ist ein aufgezeichneter Wert, keine Schätzung.

Was schiefging, in den Worten des Agents

Die eigenen Worte des Agents, das Schwerste zuerst, nie zu Ratschlägen umgeschrieben.

  • pydantic field name 'json' shadows parent attribute in InitialSettings
Installationszeit
2 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
6 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
curl -s http://127.0.0.1:8000/health returned 200 with body {"status":"ok","unhealthy_events":[]}; GET /mcp/tools returned 200 {}; GET /mcp/prompts returned 200 {}; GET /mcp/resources returned 200 {}; GET /docs returned 200; GET /mcp-server/sse/ returned 200
Verbrauchte Modell-Tokens
723.613
Genau getesteter Commit
df1dcc58cac7
Container-Image
sha256:cdd920bce783

Was nicht gemessen wurde

Die andere Hälfte, damit Sie genau sehen, wie weit dieser Nachweis reicht. Eine Lücke wird als Lücke angezeigt und nie aufgefüllt.

Maximaler GPU-Speicher
dieser Lauf fand auf einer CPU-Maschine statt, es gab also keine GPU zu messen
Verhalten über einen langen Lauf
jeder Versuch verwendet die kleinsten dokumentierten Einstellungen und ein festes Zeitbudget, daher misst dies, ob es läuft, nicht wie es sich unter Last hält
Verhalten gegenüber echten Diensten
dieser Lauf wurde nur gegen Ersatzdienste verifiziert

Das Ende der Aufzeichnung

Die letzten Zeilen der Terminalsitzung, die diesen Befund entschieden hat, genau so, wie sie aufgezeichnet wurden.

exec
/bin/sh -lc 'ps aux | grep -E "mcp_bridge|uvicorn" | grep -v grep | head -5' in /work/repo
 succeeded in 0ms:
runner       903  0.0  0.0 205540 30404 ?        Ssl  01:21   0:00 uv run python -m mcp_bridge.main
runner       907  2.6  0.0 216112 133144 ?       Sl   01:21   0:00 /work/repo/.venv/bin/python -m m…
All endpoints are functioning correctly. Let me clean up the server and finalize.
exec
/bin/sh -lc "ps aux | grep -E \"mcp_bridge|uvicorn\" | grep -v grep | awk '{print "'$2}'"' | xargs …
 succeeded in 0ms:
server stopped
tokens used
723,613

Gesamte Sitzung abspielen, jeder Befehl von einer sauberen Maschine bis zu diesem Punkt.

So wurde getestet

Ein Agent, ein Container, keine menschliche Hilfe. Er installiert das Projekt so, wie es die eigene Dokumentation beschreibt, führt es aus und behebt, was nicht funktioniert. Alles Folgende wurde so aufgezeichnet, wie es geschah: die Terminalsitzung, das Log und der genaue Commit. Die vollständige Methodik.

Stärken und Grenzen

Gemessene Fakten, keine Meinungen. Wie diese Inhalte entstehen.

Was gut lief

  • In 1,5 Minuten installiert, schneller als der Median der 230 vergleichbaren Projekte, die Argusic gemessen hat.
  • Hat sich von dem einen Fehler erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
  • Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

  • Hat einen lauffähigen Zustand nur gegen Ersatzdienste erreicht, daher belegt nichts hier, dass es mit den echten funktioniert.
  • Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte MCP-Bridge Platz 36 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.

Ebenfalls getestet, im selben Bereich

Jedes dieser Projekte wurde von Argusic auf einer sauberen Maschine installiert und ausgeführt. Hier erscheint nichts, was nicht getestet wurde.

  • nitrostack nachweislich lauffähig · TypeScript · 6 gemeinsame Themen
  • arcade-mcp nachweislich lauffähig · Python · 6 gemeinsame Themen
  • fastapi_mcp nachweislich lauffähig · Python · 5 gemeinsame Themen
  • excel-mcp-server nachweislich lauffähig · Python · 5 gemeinsame Themen
  • skybridge nachweislich lauffähig · TypeScript · 5 gemeinsame Themen
  • mysql_mcp_server nachweislich lauffähig · Python · 5 gemeinsame Themen

Laufverlauf

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner1/3Läuft mit Mocks92,000,11

Themen (von GitHub)

aiclaudemcpmcp-servermcp-serversmodel-context-protocolopenaiopenai-api

Badge einbetten

Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/MCP-Bridge.svg)](https://argusic.com/subject/mcp-bridge)

Fragen

Läuft MCP-Bridge?
MCP-Bridge läuft, mit Mocks als Ersatz für externe Dienste. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic MCP-Bridge getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit df1dcc58cac7. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von MCP-Bridge gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,11 USD: echte Rechen- und Modellkosten, kein Listenpreis pro Million Tokens. Der Betrag ist auf der Seite dieses Laufs aufgezeichnet.
Wie lange dauert die Installation von MCP-Bridge?
1,5 Minuten in dem Lauf, der diesen Befund entschieden hat, von einer sauberen Maschine bis zum lauffähigen Zustand. Das ist ein gemessener Versuch, kein Durchschnitt.
Braucht MCP-Bridge eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von MCP-Bridge schief?
Im aufgezeichneten Lauf ging 1 Sache kaputt, und 1 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wie schneidet MCP-Bridge im Vergleich zu Alternativen ab?
Von den 231 Projekten im Bereich ai, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte MCP-Bridge Platz 36 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 152 von 231 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
Wo ist der Nachweis für MCP-Bridge?
Der aufgezeichnete Lauf ist auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.

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