学术痛点
现有AI智能体研究常因测试环境不透明、测试数据不公开导致结果难以验证。
解决方案亮点
- estrutura de código aberto：所有测试环境和验证脚本完全开源（GitHub仓库）
- 容器化支持：Docker镜像确保跨平台环境一致性
- 数据规范：结果文件强制包含完整环境参数和随机种子
operação de concreto
1. 论文中注明使用的MCPMark版本号和环境组合
2. 发布results目录下的原始测试数据
3. 提供.mcp_env模板（可脱敏敏感信息）
4. 在方法章节描述采用的聚合指标（如pass^K）
aplicativo de amostra
对比研究不同模型在GitHub任务组的avg@K值，分析代码协作能力的稳定性差异
Essa resposta foi extraída do artigoMCPMark：大模型集成MCP执行智能体任务能力基准测试O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何用MCPMark改善学术研究中智能体能力评测的可复现性？
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