Englisches Original: https://argusic.com/subject/meigen-ai-design-mcp

MeiGen-AI-Design-MCP

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LäuftQuelle: GitHubHomepageTypeScriptMITCommit 788d7c5f0f8b

TypeScript, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: ai image generation, chatgpt, claude, codex, mcp, mcp server, openclaw und seedance.

MeiGen-AI-Design-MCP läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 1,5 Minuten installiert und ist auf 4 Fehler gestoßen und hat jeden davon ohne Hilfe behoben. Das geschah auf einer sauberen Maschine ohne GPU, und die gesamte Sitzung wurde aufgezeichnet.

Project builds and all 128 library + tool tests pass on Node 18.19.1. The MCP server module loads and the CLI init command responds. The release CI script requires Node 22+ and pnpm which are not available in this container.

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 100 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).

Auf einen Blick

Befund
Läuft
Argusic Score
100 / 100
Kosten des verifizierenden Laufs
0,66 USD (gemessen)
aufgezeichnete Läufe
1
zuletzt getestet
Sterne
1.797
Forks
235
offene Issues
0
Beobachter
13
Größe
5 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.

Durch jeden Fehlschlag verlorene Zeit beim Testen von MeiGen-AI-Design-MCP, aus dem aufgezeichneten Lauf gezeichnet
Jeder Balken ist ein Fehler, den der Agent aufgezeichnet hat, mit der Zeit, die er gekostet hat. Aus diesem Lauf gezeichnet, aus keiner anderen Quelle.

Was schiefging, in den Worten des Agents

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

  • mock.timers.enable() uses Node 20+ object form { apis, now } but runtime is Node 180,2 Minuten
  • Node 18 mock.timers.reset() causes cancelledByParent on global mock timers0,2 Minuten
  • mock.timers.enable() doesn't support 'Date' in Node 18, causing Retry-After test to fail0,1 Minuten
  • scripts/ci/release.test.mjs fails — requires pnpm and node:child_process (Node 22+)
Installationszeit
2 Minuten
Von der kalten Maschine bis zum Ende
56 Minuten
Aufgetretene und behobene Fehler
4 aufgetreten, 4 ohne menschliche Hilfe behoben
Wie das Ergebnis belegt wurde
npm test, 128 passed, 0 failed, 0 cancelled, across src/lib/*.test.mjs and src/tools/*.test.mjs
Verbrauchte Modell-Tokens
397.546
Genau getesteter Commit
788d7c5f0f8b
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

Das Ende der Aufzeichnung

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

tokens used
397,546
Here's the summary of all work done:
**Install**: `npm install` fetched 108 packages, `npm run build` (tsc) compiled without errors. ✅
**Test fixes applied** (Node.js 18 compatibility):
1. `fakeClock` in `generation-observation.test.mjs` — removed `Date` from `mock.timers.enable()` si…
2. HTTP-date Retry-After test — removed `fakeClock` dependency, simplified to real-time assertion
3. `runtime-recovery.test.mjs` — changed `mock.timers.enable({ apis: [...] })` → array form for Nod…
4. PUT timeout test — replaced mock-timer-dependent approach with real `setTimeout` rejection to av…
**Test results**: 128/128 pass, 0 fail, 0 cancelled across `src/lib/*.test.mjs` and `src/tools/*.te…
**App verification**: MCP server module loads cleanly, `meigen init --help` CLI works.
**ARGUSIC_RESULT:** {"install_succeeded":true,"launch_succeeded":true,"install_minutes":1.5,"errors…

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

  • Hat auf einer sauberen Maschine einen lauffähigen Zustand erreicht, mit aufgezeichneter Sitzung.
  • In 1,5 Minuten installiert.
  • Hat sich von allen 4 Fehlern erholt, ohne dass ein Mensch eingriff, was zeigt, dass die Fehlschläge gut genug dokumentiert sind, um sie zu lösen.
  • Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
  • Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.

Was nicht lief oder unbekannt ist

  • Bisher einmal gemessen. Ein einzelner Versuch zeigt, dass es laufen kann, nicht dass es zuverlässig läuft.

Wofür es eine vernünftige Wahl ist

  • Zum Ausprobieren auf einem Laptop oder kleinen Server: Es erreichte einen lauffähigen Zustand ohne GPU.
  • Für eine schnelle Evaluierung: Es lief 1,5 Minuten nach dem Klonen.

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.

Laufverlauf

getestet vonVersuchErgebnisScoreKosten USDwann
Argusic Runner1/3Läuft100,000,66

Themen (von GitHub)

ai-image-generationchatgptclaudecodexmcpmcp-serveropenclawseedance

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/MeiGen-AI-Design-MCP.svg)](https://argusic.com/subject/meigen-ai-design-mcp)

Fragen

Läuft MeiGen-AI-Design-MCP?
Ja. MeiGen-AI-Design-MCP läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 2 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 4 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
Wie hat Argusic MeiGen-AI-Design-MCP getestet?
Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit 788d7c5f0f8b. Ein Versuch ist aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
Was hat der Test von MeiGen-AI-Design-MCP gekostet?
Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,66 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 MeiGen-AI-Design-MCP?
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 MeiGen-AI-Design-MCP eine GPU?
Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
Was geht bei der Installation von MeiGen-AI-Design-MCP schief?
Im aufgezeichneten Lauf gingen 4 Dinge kaputt, und 4 davon wurden ohne menschliche Hilfe behoben. Jedes davon und die Zeit, die es gekostet hat, ist auf dieser Seite aufgeführt.
Wo ist der Nachweis für MeiGen-AI-Design-MCP?
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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