了解 MCP Evals：为什么评估对 MCP 至关重要
随着人工智能工具日益融入我们的日常工作流程，确保其可靠性和性能至关重要。今天，我想深入探讨 MCP Evals，这是一个我一直在使用的解决方案，它能帮助开发者有效地评估模型上下文协议 (MCP) 实现。
什么是 MCP？
在深入评估之前，让我们先弄清楚 MCP 到底是什么。模型上下文协议（MCP）是 AI 模型与外部工具和函数交互的标准化方式。它使 AI 助手能够代表用户执行诸如搜索网页、访问数据库或操作文件等操作。
当 AI 助手需要执行文本生成以外的操作时，MCP 提供了 AI 请求该操作并接收结果的结构。正是这种能力使得现代 AI 助手不仅能够谈论做事情，而且能够真正地去做。
什么是“评估”？
在 AI 开发生命周期中，“评估”（eval，evaluation 的缩写）是一个关键阶段，它帮助团队了解他们的 AI 模型是否真正达到了预期目的。与传统的单元测试不同，评估是回答定性问题的好方法，例如：
- 模型回答问题的情况如何？
- 答案有多详尽？
- 答案与问题有多相关？
具体而言，对于 MCP 的实现，评估有助于确保提供给 AI 模型的工具功能正确、一致且性能高。
为什么 MCP 评估很重要
当构建利用 MCP 外部工具的 AI 系统时，这些工具连接的可靠性对于整个系统的成功至关重要。如果 AI 助手无法正确访问或使用其所需的工具，用户体验将受到严重影响。
想象一下，您要求 AI 助手查看天气，结果却收到了不正确的信息，或者客户端完全选择了错误的工具。
这就是 MCP Evals 的用武之地——它提供了一种标准化、自动化的方法来测试和评估 MCP 工具的实现。
介绍 MCP Evals 包
我开发了 MCP Evals，它是一个 Node.js 包和 GitHub Action，旨在简化评估过程。它利用基于 LLM 的评分（利用 GPT-4 等模型）来评估您的 MCP 工具的性能。
工作原理
评估过程很简单
- 您创建与您的 MCP 工具相关的评估场景
- 评估针对您的 MCP 服务器运行这些场景
- LLM 根据预定义的标准对响应进行评分
- 您将收到详细的评分和反馈，以改进您的实现
每项评估都会在以下几个关键指标上提供 1-5 分的评分：
- 准确性：提供的信息有多正确？
- 完整性：是否提供了所有必要的信息？
- 相关性：响应是否与查询相关？
- 清晰度：信息是否清晰呈现？
- 推理：模型在使用工具时是否表现出合理的推理能力？
MCP Evals 入门
我将该软件包设计为易于使用，既可以作为 Node.js 库，也可以作为 GitHub Action。
安装
npm install mcp-evals
创建评估
以下是创建评估的简单示例：
import { EvalConfig } from 'mcp-evals';
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { grade, EvalFunction} from "mcp-evals";
const weatherEval: EvalFunction = {
name: 'Weather Tool Evaluation',
description: 'Evaluates the accuracy and completeness of weather information retrieval',
run: async () => {
const result = await grade(openai("gpt-4"), "What is the weather in New York?");
return JSON.parse(result);
}
};
const config: EvalConfig = {
model: openai("gpt-4"),
evals: [weatherEval]
};
export default config;
运行评估
您可以使用 CLI 运行评估
npx mcp-eval path/to/your/evals.ts path/to/your/server.ts
或者将其集成到您的 GitHub 工作流中
- name: Run MCP Evaluations
uses: mclenhard/mcp-evals@v1.0.9
with:
evals_path: 'src/evals/evals.ts'
server_path: 'src/index.ts'
openai_api_key: ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}
model: 'gpt-4'
持续评估的好处
将 MCP Evals 集成到您的开发工作流程中可带来以下几个关键优势：
- 及早发现问题：在问题到达用户之前发现它们
- 客观衡量：获得关于工具性能的一致、可量化的指标
- 持续改进：跟踪更改如何影响工具的有效性
- 质量保证：确保您的 AI 功能在发布前达到质量标准
最终思考
随着 AI 助手越来越依赖外部工具来提供价值，确保这些工具连接完美运行变得至关重要。MCP Evals 提供了一种系统化的方法来评估和改进您的 MCP 实现。
通过将这些评估纳入您的开发流程，您可以构建更可靠、更有效的 AI 功能，真正兑现其承诺。
如果您正在使用 MCP 进行构建，我鼓励您尝试 MCP Evals，看看它如何帮助改进您的实现。该软件包可在 npm 和 GitHub 上获取，并采用 MIT 许可证。