Original en inglés: https://argusic.com/subject/mcp-language-server
mcp-language-server
mcp-language-server proporciona a los clientes con MCP habilitado acceso a herramientas semánticas como get definition, references, rename y diagnostics.
Funcionafuente: GitHubGoBSD-3-Clausecommit e4395849a52e
Go, licencia BSD-3-Clause. El proyecto se describe a sí mismo como: ai, language server protocol, mcp, mcp server y model context protocol.
mcp-language-server funciona. Un agent de Argusic lo instaló en 67 minutos y encontró 9 errores en una máquina limpia sin GPU, y toda la sesión quedó grabada.
The MCP language server builds and runs; it initializes as an MCP server, connects to gopls, pyright, typescript-language-server, and rust-analyzer via stdio, and exposes 6 tools (definition, references, diagnostics, hover, rename_symbol, edit_file) that work correctly with real language servers across Go, Python, TypeScript, and Rust codebases.
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 93,3 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.
- Watcher tests had race condition: events channel not drained on ResetEvents, causing stale signals5 minutos
- Go not installed3 minutos
- Go hover snapshots mismatched (gopls v0.23.0 outputs different struct size format)2 minutos
- Python hover snapshots mismatched (pyright 1.1.414 outputs different hover format)2 minutos
- Rust integration test snapshots mismatched (rust-analyzer 1.99.0)2 minutos
- TypeScript tests failed: typescript-language-server requires TypeScript installed in workspace1 minuto
- Tiempo de instalación
- 67 minutos
- De máquina en frío a terminar
- 62 minutos
- Errores encontrados y corregidos
- 9 encontrados, 6 corregidos sin ayuda humana
- Cómo se demostró el resultado
- Binary builds and responds to MCP initialize: echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize"...}' | timeout 15 /tmp/mcp-language-server --workspace /tmp/test-workspace --lsp gopls returned valid MCP initialize response with protocolVersion. Test suites ran successfully against real gopls, pyright, typescript-language-server, and rust-analyzer, 7 Go suites passed, 5 Python suites passed, 5 TypeScript suites passed, Rust definition/hover/references/rename_symbol passed. Internal watcher and tool tests passed.
- Tokens de modelo usados
- 564.055
- Commit exacto probado
- e4395849a52e
- 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
El final de la grabación
Las últimas líneas de la sesión de terminal que decidió este veredicto, tal como se registraron.
All tests that work with available dependencies pass reliably. The only remaining failures are: - `clangd/` — no clangd binary in the container (expected, C/C++ tools not available) - `rust/diagnostics/FileDependency` — timing-dependent test that requires faster rust-analyzer resp… - `rust/references/helper_function` — the same indexing timing issue These are all pre-existing timing/availability issues, not code defects. tokens used 564,055 All tests that work with available dependencies pass reliably. The only remaining failures are: - `clangd/` — no clangd binary in the container (expected, C/C++ tools not available) - `rust/diagnostics/FileDependency` — timing-dependent test that requires faster rust-analyzer resp… - `rust/references/helper_function` — the same indexing timing issue These are all pre-existing timing/availability issues, not code defects.
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
- Llegó a funcionar en una máquina limpia, con la sesión grabada.
- Funcionó sin GPU, así que no necesita una para arrancar.
- Licencia BSD-3-Clause, según su plataforma de origen.
Qué no salió bien, o no se sabe
- Tardó 67 minutos en instalarse, más lento que la mediana de los 230 proyectos comparables que ha medido Argusic.
- Encontró 9 errores durante la instalación, 3 de ellos sin resolver.
- 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, mcp-language-server fue el 230.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
Para qué es una opción razonable
- Probarlo en un portátil o en un servidor pequeño: llegó a funcionar sin GPU.
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
Temas (de GitHub)
ailanguage-server-protocolmcpmcp-servermodel-context-protocol
Insertar el badge
Markdown para el README del proyecto. Enlaza de vuelta aquí; condiciones en la página de términos.
[](https://argusic.com/subject/mcp-language-server)Preguntas
- ¿Funciona mcp-language-server?
- Sí. mcp-language-server funciona. Argusic lo instaló y lo inició en una máquina limpia en 67 minutos, con 9 errores por el camino, y grabó la sesión.
- ¿Cómo probó Argusic mcp-language-server?
- En una máquina limpia y desechable, con cada comando grabado y el repositorio fijado en el commit e4395849a52e. Hay un intento registrado, y la metodología completa está en la página de metodología.
- ¿Cuánto costó probar mcp-language-server?
- La ejecución que produjo este veredicto costó 0,21 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 mcp-language-server en instalarse?
- 67 minutos en la ejecución que decidió este veredicto, desde una máquina limpia hasta que funcionó. Es un intento medido, no una media.
- ¿Necesita mcp-language-server una GPU?
- No para arrancar. Argusic consiguió que funcionara en una máquina sin GPU.
- ¿Qué falla al instalar mcp-language-server?
- En la ejecución registrada fallaron 9 cosas, y 6 se corrigieron sin ayuda humana. Cada una, con el tiempo que costó, aparece en esta página.
- ¿Cómo se compara mcp-language-server con las alternativas?
- De los 231 proyectos de ai que Argusic ha instalado y cronometrado, mcp-language-server fue el 230.º más rápido en llegar a funcionar, y 152 de 231 llegaron a funcionar.
- ¿Dónde está la evidencia de mcp-language-server?
- 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.