Englisches Original: https://argusic.com/subject/python-sdk
python-sdk
Das offizielle Python SDK für Model Context Protocol Server und Clients
LäuftQuelle: GitHubHomepagePythonMITCommit d060b36e1d09
Python, Lizenz MIT. Das Projekt beschreibt sich selbst als: mcp, mcp client, mcp server und python.
python-sdk läuft. Ein Argusic-Agent hat es in 0,0 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.
The MCP Python SDK v2 installs, builds, and all 5879 tests pass with either uv run --frozen pytest -n auto or by running test groups individually. The package is ready for use as an MCP server/client library.
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 90 von 100 (der Mittelwert der Lauf-Scores dieses Projekts).
Auf einen Blick
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.
- FreePortFactory in anyio pytest_plugin hangs when IPv6 loopback (::1) cannot bind but socket.has_ipv6 is True15 Minuten
- Installationszeit
- unter einer Minute
- Von der kalten Maschine bis zum Ende
- 43 Minuten
- Aufgetretene und behobene Fehler
- 1 aufgetreten, 1 ohne menschliche Hilfe behoben
- Verbrauchte Modell-Tokens
- 517.267
- Genau getesteter Commit
- d060b36e1d09
- 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.
- Wie das Ergebnis belegt wurde
- Läufe vor dem 2026-09-07 haben den Befehl zur Prüfung des Ergebnisses nicht aufgezeichnet
- 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.
+ UV_FROZEN=1 + uv run --frozen strict-no-cover strict-no-cover v0.1.1 ✅ No lines wrongly marked with 'pragma: no cover' The coverage run hangs too. Coverage overhead plus tests takes time but it shouldn't be 30 seconds … Let me record 2026-09-05T21:02:27.483330Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a07… 2026-09-05T21:02:27.483858Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a07… tokens used 517,267 The coverage run hangs too. Coverage overhead plus tests takes time but it shouldn't be 30 seconds … Let me record
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 0,0 Minuten installiert, schneller als der Median der 15 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.
- Lief ohne GPU, braucht also keine, um zu starten.
- Lizenz MIT, laut Angabe des Hosts.
- 2-mal gemessen, das Ergebnis ist also kein Einzelfall.
Von den 16 Projekten im Bereich mcp, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte python-sdk Platz 1 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 13 von 16 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
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 0,0 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 von | Versuch | Ergebnis | Score | Kosten USD | wann |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Läuft | 100,00 | 0,26 | |
| Argusic Runner | 1/3 | Nicht verifiziert | 80,00 | 0,01 |
Themen (von GitHub)
Badge einbetten
Markdown für die README des Projekts. Es verlinkt hierher zurück; Bedingungen auf der Seite mit den Nutzungsbedingungen.
[](https://argusic.com/subject/python-sdk)Fragen
- Läuft python-sdk?
- Ja. python-sdk läuft. Argusic hat es auf einer sauberen Maschine in 0 Minuten installiert und gestartet, ist dabei auf 1 Fehler gestoßen und hat die Sitzung aufgezeichnet.
- Wie hat Argusic python-sdk getestet?
- Auf einer frischen Einwegmaschine, mit jedem Befehl aufgezeichnet und dem Repository fixiert auf Commit d060b36e1d09. 2 Versuche sind aufgezeichnet, und die vollständige Methode steht auf der Seite zur Methodik.
- Was hat der Test von python-sdk gekostet?
- Der Lauf, der diesen Befund ergab, kostete 0,26 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 python-sdk?
- 0,0 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 python-sdk eine GPU?
- Nicht zum Starten. Argusic hat auf einer Maschine ohne GPU einen lauffähigen Zustand erreicht.
- Was geht bei der Installation von python-sdk 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 python-sdk im Vergleich zu Alternativen ab?
- Von den 16 Projekten im Bereich mcp, die Argusic installiert und zeitlich gemessen hat, belegte python-sdk Platz 1 bei der Zeit bis zum lauffähigen Zustand, und 13 von 16 erreichten überhaupt einen solchen Zustand.
- Wo ist der Nachweis für python-sdk?
- Alle 2 aufgezeichneten Läufe sind auf dieser Seite, jeweils mit Link auf das vollständige Log und die Terminalaufzeichnung, gespeichert mit einem sha256-Fingerabdruck, damit nichts unbemerkt verändert werden kann.