Oracle-eval
A TypeScript MCP server that benchmarks Oracle memory and messages components, outputting SVG bar-chart reports.
README
oracle-eval
MCP server and standalone runner for benchmarking the Oracle multi-agent stack (oracle-memory and oracle-messages).
What it does
A TypeScript MCP server that runs quality and throughput benchmarks against live Oracle stack components over HTTP, and renders the results as an SVG bar-chart report. The memory evaluator measures recall@k, MRR, and temporal correctness (whether newer info displaces older info). The messages evaluator measures send/poll latency and throughput against an oracle-messages server. It can run as an MCP server (oracle-eval) or as a standalone benchmark harness via the bench script.
Build / Install
npm install
npm run build # compile TypeScript to dist/ (tsc)
npm run check # type-check only
npm run dev # run MCP server directly via tsx (no build)
npm start # run built server (node dist/index.js)
npm test # run vitest suite
Usage
As an MCP server
npm run dev # stdio MCP server
# or, after building:
oracle-eval # bin -> dist/index.js
The server exposes two tools (called via MCP tools/call):
eval_memory— benchmark oracle-memory retrieval quality.memoryEndpoint(string, defaulthttp://localhost:8765)limit(number, default5) — k for recall@kquick(boolean, defaultfalse) — skip scale phase
eval_messages— benchmark oracle-messages throughput.messagesEndpoint(string, defaulthttp://localhost:8766)iterations(number, default50)payloadSize(number, default256bytes)
As a benchmark runner (SVG report)
npm run bench # full suite (memory + messages)
npm run bench -- --quick # memory quality only
npm run bench -- --memory http://localhost:8765 # custom memory endpoint
npm run bench -- --messages http://localhost:8766 # custom messages endpoint
npm run bench -- --output ./custom-report.svg # custom output path
Outputs an SVG report to bench/results/results.svg (or the path given with --output).
Configuration / environment variables
ORACLE_EVAL_MEMORY_ENDPOINT— default memory endpoint (falls back tohttp://localhost:8765).ORACLE_EVAL_MESSAGES_ENDPOINT— default messages endpoint (falls back tohttp://localhost:8766).
If no endpoint is set, the corresponding benchmark phase is skipped unless supplied explicitly.
推荐服务器
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
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。