Kryve Agent Evaluation MCP
Provides read-only tools to generate test plans for AI agents, score agent runs, and produce reusable evaluation scorecards.
README
Kryve Agent Evaluation MCP
Un serveur MCP local et open source pour concevoir des tests d’agents IA, noter une exécution et documenter les preuves avant d’accorder davantage d’autonomie.
Il expose trois outils en lecture seule :
generate_test_plan: construit des cas nominaux, ambigus et sensibles selon le niveau de risque ;score_agent_run: calcule une auto-évaluation provisoire du résultat, des preuves déclarées, des validations et du coût des corrections ;evaluation_scorecard: renvoie les colonnes d’une scorecard réutilisable.
Installation
npm install
npm run build
Puis lance le serveur sur stdio :
npm start
Configuration d’un client MCP :
{
"mcpServers": {
"kryve-agent-eval": {
"command": "node",
"args": ["/chemin/vers/kryve-agent-eval-mcp/dist/src/index.js"]
}
}
}
Tester avec MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/src/index.js
Philosophie
Une démo réussie ne prouve pas qu’un agent est fiable. Le test doit mesurer un résultat attendu, conserver des preuves, détecter les actions hors permission et rendre visible le coût des corrections humaines.
Pour comprendre le protocole et choisir une infrastructure :
- MCP Servers : 8 serveurs MCP indispensables
- Évaluer un agent IA avant de lui donner plus d’autonomie
- Tracer les décisions et accès sensibles d’un agent IA
Le kit CSV complémentaire est disponible dans le dépôt Kryve Agent Evaluation Kit.
Limites
Le score est une grille opérationnelle simple, pas une certification. Les champs sont déclarés par l’appelant : chaque résultat porte donc le statut unverified_self_report, n’est jamais éligible à une décision d’autonomie et doit être recoupé avec des preuves indépendantes.
La similarité textuelle sert uniquement d’indicateur provisoire. Elle ne remplace ni des critères structurés, ni un journal d’actions, ni une validation humaine vérifiable.
Licence
MIT — Kryve Solutions.
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