Histórico e status atual da questão
Atualmente, há dois grandes desafios na avaliação da capacidade de grandes modelos como inteligências: um é a falta de padrões unificados e o outro é o fato de o ambiente de teste ser desvinculado de cenários reais. O MCPMark pode resolver fundamentalmente esse problema fornecendo uma estrutura de teste padronizada e um ambiente real de integração de software.
Soluções essenciais
- Padronização ambientalIntegração de seis ambientes de ferramentas reais (Notion/GitHub, etc.) para garantir que os cenários de teste sejam consistentes com os cenários de negócios.
- Harmonização de indicadoresFornecer quatro métricas de agregação, como pass@1/pass@K, para eliminar diferenças subjetivas nos resultados da avaliação
- automação de processos: cada tarefa com um script de validação, suporte para falha renovado automaticamente para garantir que os resultados possam ser reproduzidos
Guia de operação
1. implantação rápida de ambientes via Docker ou Pip
2 Configure o arquivo .mcp_env para se conectar à API do modelo de medição.
3. execute tarefas de teste usando a linha de comando (suporte a testes completos/em grupo)
4. geração de relatórios padronizados no formato CSV/JSON
Essa resposta foi extraída do artigoMCPMark: avaliação comparativa da capacidade de modelos grandes de integrar a MCP para realizar tarefas corporais inteligentesO
