Mandoline MCP Server

🚀 Mandoline MCP 服務器

藉助 Model Context Protocol，使用 Mandoline 的評估框架，讓 Claude Code、Claude Desktop 和 Cursor 等 AI 助手能夠反思、評估並持續改進自身性能。

🚀 快速開始

客戶端設置

大多數用戶應從此處開始。使用 Mandoline 託管的 MCP 服務器，將評估工具集成到你的 AI 助手中。

對於以下每個集成，請將 sk_**** 替換為你從 mandoline.ai/account 獲取的實際 API 密鑰。

Claude Code

使用 CLI 將 Mandoline MCP 服務器添加到 Claude Code：

claude mcp add --scope user --transport http mandoline https://mandoline.ai/mcp --header "x-api-key: sk_****"

你可以使用 --scope user（跨項目）或 --scope project（僅當前項目）。

⚠️ 重要提示

配置更改後，請重啟所有活動的 Claude Code 會話。

驗證：在 Claude Code 中運行 /mcp，查看 Mandoline 是否列為活動服務器。

官方文檔：Claude Code MCP 指南

Claude Desktop

編輯你的配置文件（設置 > 開發者 > 編輯配置）：

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

{
  "mcpServers": {
    "Mandoline": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mandoline.ai/mcp",
        "--header",
        "x-api-key: ${MANDOLINE_API_KEY}"
      ],
      "env": {
        "MANDOLINE_API_KEY": "sk_****"
      }
    }
  }
}

此配置全局應用於所有對話。

⚠️ 重要提示

配置更改後，請重啟 Claude Desktop。

驗證：點擊“搜索和工具”按鈕時，查看是否有 Mandoline 工具。

官方文檔：MCP 快速入門指南

Cursor

創建或編輯你的 MCP 配置文件：

{
  "mcpServers": {
    "Mandoline": {
      "url": "https://mandoline.ai/mcp",
      "headers": {
        "x-api-key": "sk_****"
      }
    }
  }
}

你可以使用全局配置（影響所有項目）~/.cursor/mcp.json 或項目本地配置（僅當前項目）.cursor/mcp.json（在項目根目錄中）。

⚠️ 重要提示

配置更改後，請重啟 Cursor。

驗證：檢查輸出面板（Ctrl + Shift + U）→“MCP 日誌”以確認連接成功，或在 Composer Agent 中查找 Mandoline 工具。

官方文檔：Cursor MCP 指南

服務器設置

僅在你想在本地運行服務器或為開發做貢獻時需要。大多數用戶應使用上述託管服務器。

先決條件：Node.js 18+ 和 npm

安裝

1. 克隆並構建

   git clone https://github.com/mandoline-ai/mandoline-mcp-server.git
   cd mandoline-mcp-server
   npm install
   npm run build
   

2. 配置環境（可選）

   cp .env.example .env.local
   # 編輯 .env.local 以自定義 PORT、LOG_LEVEL 等。
   

3. 啟動服務器

   npm start
   

服務器默認運行在 http://localhost:8080。

使用本地服務器

若要使用本地服務器而非託管服務器，請在上述客戶端配置中，將 https://mandoline.ai/mcp 替換為 http://localhost:8080/mcp。

💻 使用示例

工具使用

集成完成後，你可以在 AI 助手對話中直接使用 Mandoline 評估工具。

指標工具

評估工具

資源訪問

在 AI 助手中直接訪問 Mandoline 的文檔和參考資料，包括模型比較指南和評估最佳實踐。

📚 詳細文檔

支持信息

• 平臺：https://mandoline.ai - 創建賬戶並獲取 API 密鑰
• 文檔：https://mandoline.ai/docs - 評估指南和最佳實踐
• 問題反饋：GitHub 問題 - 報告錯誤和提出功能請求
• 郵箱：support@mandoline.ai - 直接支持

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證，詳情請參閱 LICENSE 文件。