mcp-llm-behave

mcp-llm-behave

Exposes llm-behave's behavioral regression testing as MCP tools, allowing offline semantic similarity checks on LLM outputs without any API calls.

Category
访问服务器

README

mcp-llm-behave

MCP server exposing llm-behave behavioral regression testing as callable tools inside Claude Desktop, Claude Code, and any MCP-compatible client.

Runs offline — no API calls, no external services. Uses sentence-transformers for embedding-based similarity.


Tools

Tool What it does
run_behavior_test Assert that a model output matches an expected behavior description
compare_outputs Detect semantic drift between a baseline and a new LLM output
list_builtin_behaviors Browse the built-in behavioral checks shipped with llm-behave

Quickstart — Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json (no install needed, uvx handles it):

{
  "mcpServers": {
    "mcp-llm-behave": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-llm-behave"]
    }
  }
}

Config file location:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Restart Claude Desktop after editing. The first run downloads the sentence-transformers model (~80 MB) once and caches it.


Quickstart — Claude Code (CLI)

claude mcp add mcp-llm-behave uvx mcp-llm-behave

Install via pip / uv

pip install mcp-llm-behave
# or
uv add mcp-llm-behave

Run the server directly:

mcp-llm-behave

Tool reference

run_behavior_test

Check whether a model output semantically satisfies an expected behavior.

Arguments

Name Type Description
prompt str The original prompt sent to the LLM (used for context/logging)
expected_behavior str Plain-language description of what the output should do
model_output str The actual text returned by the LLM

Returns

{
  "score": 0.82,
  "passed": true,
  "threshold": 0.45
}

compare_outputs

Detect semantic drift between a known-good baseline and a new output. Useful in CI after prompt or model changes.

Arguments

Name Type Description
baseline str The reference / previous LLM output
candidate str The new LLM output to compare

Returns

{
  "similarity_score": 0.91,
  "drift_detected": false,
  "interpretation": "Outputs are nearly identical — no drift."
}

list_builtin_behaviors

Returns the catalog of pre-defined behavioral checks available in llm-behave, with method signatures and descriptions.

Returns — list of objects with name, method, and description keys.


Requirements

  • Python 3.10+
  • No API keys needed
  • ~80 MB disk for the sentence-transformers model (downloaded once on first run)

Development

git clone https://github.com/Swanand33/mcp_llm_behave
cd mcp-llm-behave
uv sync
uv run pytest

License

MIT — see LICENSE.

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选