英語の原文: https://argusic.com/subject/mcpjungle
MCPJungle
すべての MCP サーバーを管理・接続するための一つの場所
動作するソース: GitHubホームページGoMPL-2.0コミット 12648be5edc7
Go、MPL-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: ai agents、infrastructure、mcp、mcp gateway、mcp registry、mcp server、model context protocol、self hosted.
MCPJungle は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 18 分でインストールし、2 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。
MCPJungle builds and runs in this container: compiled binary responds to CLI commands, server starts on port 8080, health endpoint returns OK, MCP JSON-RPC endpoint responds to initialization, dashboard serves its React UI, and the full test suite passes.
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 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
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。
- Go compiler not installed in container3 分
- Dashboard UI bundle missing from internal/dashboardui/dist, blocking Go build2 分
- インストール時間
- 18 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 14 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 2 件に遭遇、2 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- `go test ./...`, all 18 packages (client, cmd, internal, api, db, e2e, model, services, pkg) returned `ok` status with 341+ passing tests; `curl http://127.0.0.1:8080/health` returned `{"status":"ok"}`; `curl -X POST http://127.0.0.1:8080/mcp` with initialize payload returned valid JSON-RPC response with server info; dashboard HTML served at `/`.
- 使用したモデルのトークン
- 58,316
- テストした正確なコミット
- 12648be5edc7
- 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
セッションを見る
クリーンなマシンから始まる実行の全体を、実際の速度で再生します。カットも早送りもしていません。
試行 1 の録画、実行日 。上の判定を決めた試行です。 この動画の元になったターミナル録画が証拠であり、sha256 フィンガープリントとともに保存されています。動画はそこからレンダリングしたものです。 再生ボタンを押すまで、動画ホストからは何も読み込まれません。
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。
succeeded in 68ms: === Fresh build check === === Server version check === ███╗ ███╗ ██████╗██████╗ ██╗██╗ ██╗███╗ ██╗ ██████╗ ██╗ ███████╗ === Dashboard dist exists === internal/dashboardui/dist/index.html I have everything I need. Here's the final report: 2026-10-09T01:30:33.372439Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a11… tokens used 58,316 I have everything I need. Here's the final report: 2026-10-09T01:30:33.372718Z ERROR codex_core::session: failed to record rollout items: thread 01a11…
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
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- 2 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。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは MPL-2.0 です。
うまくいかなかった点、または不明な点
- インストールに 18 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 110 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
- 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-agents のプロジェクト 111 件のうち、MCPJungle は実行状態に達するまでの速さが 87 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで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。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
ai-agentsinfrastructuremcpmcp-gatewaymcp-registrymcp-servermodel-context-protocolself-hosted
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.
[](https://argusic.com/subject/mcpjungle)質問
- MCPJungle は動作しますか?
- はい。MCPJungle は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 18 分でインストールして起動し、途中で 2 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は MCPJungle 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 12648be5edc7 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。
- MCPJungle 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 0.07 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。
- MCPJungle 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 18 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。
- MCPJungle 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。
- MCPJungle 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 2 件の問題が発生しました。そのうち 2 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。
- MCPJungle 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-agents のプロジェクト 111 件のうち、MCPJungle は実行状態に達するまでの速さが 87 番目で、111 件中 83 件がそもそも実行状態に達しました。
- MCPJungle 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。