MCPJam Inspector

Der Playground ist eine Chat-Oberfläche, die nachbildet, wie verschiedene KI-Clients mit Ihrem Server umgehen. Sie senden einen Prompt und sehen ihn gegen Claude, ChatGPT, Copilot, Cursor und andere laufen, mit vollständigen Traces bei jedem Tool-Aufruf. Er rendert außerdem die Oberflächen von OpenAI Apps SDK und MCP-Apps in einem Widget-Emulator im Stil der Chrome DevTools, sodass Sie sehen, was der Nutzer tatsächlich sehen würde. Für Teams, deren Integrationen auf einem Host brechen, auf einem anderen nicht, ist das der schnellste Weg, den Grund zu finden.

Autorisierung ist der Punkt, an dem die meisten MCP-Integrationen still fehlschlagen, und MCPJam behandelt das als Problem erster Klasse. Der OAuth-Debugger visualisiert Autorisierungs- und Metadaten-Anfragen Schritt für Schritt, sodass Sie einen Fehler bis zum exakten Austausch zurückverfolgen, der ihn verursacht hat. Er fährt geführte Konformitätsprüfungen über Protokollversionen hinweg, einschließlich DCR, Client-Vorregistrierung und CIMD. Wenn Ihr Server einen Identitätsanbieter nutzt, spart das Stunden blinden Loglesens.

Sie können Testfälle mit erwarteten Tool-Aufrufen schreiben, sie über mehrere Modelle laufen lassen und die Genauigkeit über Zeit verfolgen. Evals messen die andere Seite des Handshakes: wie ein externer Agent, den Sie nicht kontrollieren, entscheidet, ob er Ihre Software aufruft, mit welchen Argumenten und wie er das Ergebnis nutzt. Agent-Observability-Tools messen den Agenten, den Sie gebaut haben; MCP-Evals messen, wie sich Ihr Server verhält, wenn der Agent eines anderen ihn aufgreift.

Das CLI sondiert Server, führt Doctor-Prüfungen aus, übt OAuth und listet Tools, Ressourcen und Prompts von Ihrem Terminal aus, mit JUnit- und JSON-Ausgabe. Sie können diese Läufe in GitHub Actions oder jede Pipeline einhängen und zu Pflichtprüfungen machen. Regressionen werden im Pull Request abgefangen statt in einem Support-Ticket, und genau das ist der Sinn davon, Evals vor die Produktion zu setzen.

Das TypeScript-SDK steuert Inspektionen, erfasst Server-Fähigkeiten und prüft die Formen von Tools und Ressourcen aus Ihrer eigenen Testsuite. Es läuft mit Jest oder Vitest, startet lokale STDIO-Server oder verbindet über HTTP. Wenn Sie lieber im Code testen möchten, den Sie ohnehin schreiben, ist das der Einstiegspunkt.

Arbeitsbereiche sind geteilte Servergruppen mit Echtzeit-Team-Synchronisation, also testen alle gegen dieselbe Konfiguration. Skills erweitern das Modell um wiederverwendbare Verhaltensweisen im Playground; lokale Skills werden aus Ihrem Dateisystem gelesen und verlassen Ihre Maschine nie. Beide Funktionen zielen auf Teams, und beide reduzieren die Drift, die entsteht, wenn jeder sein eigenes lokales Setup pflegt.