背景与问题现状
当前大模型作为智能体的能力评估面临两大挑战：一是缺乏统一标准，二是测试环境脱离真实场景。MCPMark通过提供标准化的测试框架和真实软件集成环境，能从根本上解决这一问题。
Core Solutions
- Environmental standardization：集成六大真实工具环境（Notion/GitHub等），确保测试场景与业务场景一致
- 指标统一化：提供pass@1/pass@K等四种聚合指标，消除评估结果的主观性差异
- process automation：每个任务配验证脚本，支持失败自动续跑，确保结果可复现
Operation Guide
1. 通过Docker或Pip快速部署环境
2. 配置.mcp_env文件连接待测模型API
3. 使用命令行运行测试任务（支持全量/分组测试）
4. 生成CSV/JSON格式的标准化报告
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何利用MCPMark解决大模型智能体能力评估不标准化的问题？
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