Original en inglés: https://argusic.com/subject/coolify-mcp
coolify-mcp
Servidor MCP para Coolify - 42 herramientas optimizadas para gestionar PaaS self-hosted a través de asistentes de IA
Funciona con mocksfuente: GitHubsitio webTypeScriptMITcommit a32b0a13bcaa
TypeScript, licencia MIT. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, claude, coolify, deployment, devops, infrastructure, mcp y model context protocol.
coolify-mcp funciona, con sustitutos de los servicios de los que depende. Un agent de Argusic lo instaló en 10,2 minutos y encontró 2 errores, todos corregidos sin ayuda en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
npm install and tsc build succeed; 1050 unit tests pass; the MCP server initializes over stdio with correct capabilities; doctor CLI verifies all checks against a mock Coolify instance
Lo que el agent consiguió en una máquina limpia, en sus propias palabras. Cómo se mide
Medido por Argusic en una máquina limpia cada vez. Cada cifra enlaza a su evidencia. Puntuación Argusic de 92 sobre 100 (la media de las puntuaciones de las ejecuciones de este proyecto).
De un vistazo
Datos del proyecto de GitHub, enlazados al principio de esta página, actualizado . Datos de prueba de Argusic (CC BY 4.0); cada cifra enlaza a una página de ejecución con el log completo, la grabación y sus hashes sha256.
Qué se midió
De la ejecución que decidió este veredicto. Cada línea es un valor registrado, no una estimación.
Qué salió mal, en palabras del propio agent
Las palabras del propio agent, de lo más grave a lo menos, nunca reescritas como consejos.
- globalThis.crypto.subtle is undefined in Node 18.19.1 — MCP SDK v2's createRequestStateCodec throws on startup and in tests5 minutos
- 3 doctor.test.ts tests fail because they assert runtime status is 'pass', but Node 18 produces 'warn' (expected Node 20+)
- Tiempo de instalación
- 10 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 11 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 2 encontrados, 2 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- npm test: 19/20 suites passed, 1050/1053 tests passed (3 doctor failures from Node 18 runtime warning). Server initialization via stdio: responded to JSON-RPC initialize with capabilities and version 3.5.1. Doctor against mock: all 6 checks passed (config, reachability, token, version, abilities, api-shape), only 1 warning (Node 18 runtime).
- Tokens de modelo usados
- 274.668
- Commit exacto probado
- a32b0a13bcaa
- Imagen del contenedor
- sha256:cdd920bce783
Qué no se midió
La otra mitad, para que veas exactamente hasta dónde llega esta evidencia. Un hueco se muestra como hueco y nunca se rellena.
- Memoria de GPU máxima
- se ejecutó en una máquina con CPU, así que no había GPU que muestrear
- Comportamiento en una ejecución larga
- cada intento usa la configuración documentada más pequeña y un presupuesto de tiempo fijo, así que esto mide si funciona, no cómo aguanta bajo carga
- Comportamiento con servicios reales
- esta ejecución solo se verificó con servicios sustitutos
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
-rw-rw-r-- 1 runner runner 132 Oct 17 02:32 jest-setup.mjs
-rw-rw-r-- 1 runner runner 132 Oct 17 02:32 /work/repo/jest-setup.mjs
Let me compile all findings and verify file contents are as expected:
exec
/bin/sh -lc "grep -E '\"start\"|\"test\"' package.json | head -10" in /work/repo
succeeded in 0ms:
"test": "NODE_OPTIONS=\"--experimental-global-webcrypto --experimental-vm-modules\" jest --test…
"start": "NODE_OPTIONS=--experimental-global-webcrypto node dist/index.js",
Now I have all the data. Let me compile the final report.
tokens used
274,668
Now I have all the data. Let me compile the final report.Reproducir la sesión completa, cada comando desde una máquina limpia hasta este punto.
Cómo se probó
Un agent, un contenedor, sin ayuda humana. Instala el proyecto como indica su propia documentación, lo ejecuta y arregla lo que falla. Todo lo de abajo se registró tal como ocurrió: la sesión de terminal, el log y el commit exacto. La metodología completa.
Puntos fuertes y límites
Hechos medidos, no opiniones. Cómo se redacta.
Qué salió bien
- Se recuperó de los 2 errores sin que interviniera una persona, lo que indica que los fallos están lo bastante documentados como para resolverlos.
- Licencia MIT, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Solo llegó a funcionar con servicios sustitutos, así que nada de lo que hay aquí demuestra que funcione con los reales.
- Tardó 10,2 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 230 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Medido una sola vez hasta ahora. Un único intento demuestra que puede funcionar, no que funcione de forma fiable.
De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, coolify-mcp fue el 158.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
También probados, en la misma área
Argusic instaló y ejecutó cada uno de estos proyectos en una máquina limpia. Aquí no aparece nada que no se haya probado.
Historial de ejecuciones
| probado por | intento | resultado | puntuación | costo USD | cuándo |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Funciona con mocks | 92,00 | 0,05 |
Temas (de GitHub)
aiclaudecoolifydeploymentdevopsinfrastructuremcpmodel-context-protocolpaasself-hostedtypescript
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/coolify-mcp)Preguntas
- ¿Funciona coolify-mcp?
- coolify-mcp funciona, con mocks en lugar de los servicios externos. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 10 minutos, con 2 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic coolify-mcp?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit a32b0a13bcaa. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar coolify-mcp?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,05 USD: costo real de cómputo y de modelo, no un precio de lista por millón de tokens. Consta en la página de esa ejecución.
- ¿Cuánto tarda coolify-mcp en instalarse?
- 10,2 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita coolify-mcp una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar coolify-mcp?
- En la ejecución registrada fallaron 2 cosas, y 2 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara coolify-mcp con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, coolify-mcp fue el 158.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de coolify-mcp?
- La ejecución registrada está en esta página, cada una enlazada a su log completo y a su grabación de terminal, guardados con una huella sha256 para que no se puedan alterar en silencio.