Original em inglês: https://argusic.com/subject/mcp-gsc
mcp-gsc
Google Search Console Insights com Claude AI para SEOs
Executa com mocksfonte: GitHubPythonMITcommit d49eea9e5efb
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: claude, google search console, mcp server e seo.
mcp-gsc executa, com substitutos para os serviços de que depende. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 0,5 minutos e não encontrou nenhum erro, e a sessão inteira foi gravada.
All 52 unit tests pass with mocked GSC API. The server loads, registers 21 MCP tools, completes MCP initialization handshake, responds to tools/list and tools/call via stdio transport, and serves 200 on the SSE endpoint.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 92 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
- Tempo de instalação
- menos de um minuto
- Da máquina limpa até o fim
- 3 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 0 encontrados, 0 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pytest test_gsc_server.py -v: 52 passed, 0 failed (exit code 0); MCP stdio handshake returned tools/list with 21 tools; SSE /sse returned HTTP 200; tools/call get_capabilities returned structured JSON output
- Tokens de modelo usados
- 30.825
- Commit exato testado
- d49eea9e5efb
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
- Comportamento com serviços reais
- esta execução foi verificada apenas com serviços substitutos
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
Now I have all the data for the final report. Let me enumerate the results: **Install**: Created a virtual environment, installed all dependencies from `requirements.txt` — no… **Tests**: `pytest test_gsc_server.py -v` → 52 passed in ~1.25s. **App launch (stdio)**: MCP handshake completed, `tools/list` returned 21 tools, `tools/call get_ca… **App launch (SSE)**: Server bound to `127.0.0.1:13001`, `/sse` returned `200 OK` with `event: endp… tokens used 30,825 Now I have all the data for the final report. Let me enumerate the results: **Install**: Created a virtual environment, installed all dependencies from `requirements.txt` — no… **Tests**: `pytest test_gsc_server.py -v` → 52 passed in ~1.25s. **App launch (stdio)**: MCP handshake completed, `tools/list` returned 21 tools, `tools/call get_ca… **App launch (SSE)**: Server bound to `127.0.0.1:13001`, `/sse` returned `200 OK` with `event: endp…
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Instalado em 0,5 minutos, mais rápido que a mediana dos 8 projetos comparáveis que a Argusic mediu.
- Nada quebrou no caminho: zero erros entre o clone e a execução.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Só chegou a um estado de execução com serviços substitutos, então nada aqui prova que ele funciona com os serviços reais.
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Dos 9 projetos de claude que a Argusic instalou e cronometrou, mcp-gsc foi o 3º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 4 de 9 chegaram a esse estado.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
| testado por | tentativa | resultado | pontuação | custo USD | quando |
|---|---|---|---|---|---|
| Argusic Runner | 1/3 | Executa com mocks | 92,00 | 0,03 |
Tópicos (de GitHub)
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/mcp-gsc)Perguntas
- mcp-gsc executa?
- mcp-gsc executa, com mocks no lugar de serviços externos. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 1 minutos, encontrando 0 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou mcp-gsc?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit d49eea9e5efb. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar mcp-gsc?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,03: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar mcp-gsc?
- 0,5 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- mcp-gsc precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar mcp-gsc?
- Nada deu errado na execução registrada: zero erros entre o clone e a execução.
- Como mcp-gsc se compara às alternativas?
- Dos 9 projetos de claude que a Argusic instalou e cronometrou, mcp-gsc foi o 3º mais rápido a chegar a um estado de execução, e 4 de 9 chegaram a esse estado.
- Onde estão as evidências de mcp-gsc?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.