英語の原文: https://argusic.com/subject/mcp-bridge

MCP-Bridge

MCP ツールを呼び出せる OpenAI 互換のエンドポイントを提供するミドルウェアです。

モックで動作するソース: GitHubPythonMITコミット df1dcc58cac7

Python、MIT ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai、claude、mcp、mcp server、mcp servers、model context protocol、openai、openai api.

MCP-Bridge は、依存するサービスを代わりのものに置き換えたうえで動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 1.5 分でインストールし、1 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。

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.

クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法

Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 92 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。

概要

判定
モックで動作する
Argusic スコア
92 / 100
検証した実行のコスト
0.11 USD (実測)
記録された実行
1
最終テスト
スター
922
フォーク
117
未解決の Issue
36
ウォッチャー
8
サイズ
1 MB
作成日
最終プッシュ

プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。

計測した内容

この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。

うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)

エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。

  • pydantic field name 'json' shadows parent attribute in InitialSettings
インストール時間
2 分
クリーンなマシンから完了まで
6 分
遭遇したエラーと修正したエラー
1 件に遭遇、1 件を人の手を借りずに修正
結果の証明方法
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
使用したモデルのトークン
723,613
テストした正確なコミット
df1dcc58cac7
コンテナイメージ
sha256:cdd920bce783

計測していない内容

残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。

GPU メモリのピーク
CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
長時間の実行での振る舞い
各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
実際のサービスに対する振る舞い
この実行は代わりのサービスに対してのみ検証されました

録画の最後

この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。

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

セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。

テスト方法

1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.

強みと限界

意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.

うまくいった点

  • 1.5 分でインストールでき、Argusic が計測した比較可能な 230 件のプロジェクトの中央値より速い結果です。
  • 1 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
  • ホストの報告によると、ライセンスは MIT です。

うまくいかなかった点、または不明な点

  • 代わりのサービスに対してのみ実行状態に達したため、実際のサービスで動作することはここでは証明されていません。
  • これまでの計測は 1 回です。1 回の試行は動作し得ることを示すだけで、安定して動作することは示しません。

Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、MCP-Bridge は実行状態に達するまでの速さが 36 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。

同じ分野でテストしたプロジェクト

ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。

  • nitrostack 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 6 件
  • arcade-mcp 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 6 件
  • fastapi_mcp 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 5 件
  • excel-mcp-server 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 5 件
  • skybridge 動作を検証済み · TypeScript · 共通のトピック 5 件
  • mysql_mcp_server 動作を検証済み · Python · 共通のトピック 5 件

実行履歴

テスト担当試行結果スコアコスト (USD)日時
Argusic Runner1/3モックで動作した92.000.11

トピック (出典: GitHub)

aiclaudemcpmcp-servermcp-serversmodel-context-protocolopenaiopenai-api

バッジを埋め込む

プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.

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

質問

MCP-Bridge は動作しますか?
MCP-Bridge は、外部サービスの代わりにモックを使って動作します. Argusic はクリーンなマシンで 2 分でインストールして起動し、途中で 1 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
Argusic は MCP-Bridge をどのようにテストしましたか?
新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット df1dcc58cac7 に固定)。記録された試行は 1 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
MCP-Bridge のテストにはいくらかかりましたか?
この判定を出した実行のコストは 0.11 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
MCP-Bridge のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 1.5 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
MCP-Bridge には GPU が必要ですか?
起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
MCP-Bridge のインストールでは何がうまくいきませんか?
記録された実行では 1 件の問題が発生しました。そのうち 1 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
MCP-Bridge は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
Argusic がインストールして時間を計測した ai のプロジェクト 231 件のうち、MCP-Bridge は実行状態に達するまでの速さが 36 番目で、231 件中 152 件がそもそも実行状態に達しました。
MCP-Bridge の証拠はどこにありますか?
記録された実行をこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。

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