05 / 06 MCP
ProbeLion
MCP
A visual debugging workbench and eval sandbox for MCP
看見
See why the model picked the wrong tool — and why the arguments were wrong.

(01) 為什麼Why
寫
When you write an MCP server you cannot see why a model picks the wrong tool or passes the wrong arguments — and after a model or description change there is no regression test. ProbeLion does not replace the official MCP Inspector; it adds observability and evaluation for the model × tool layer.
(02) 06 項items
它做什麼What it does
-
01
連線
管理 Connectionsstdio、 Streamable HTTP 與 舊 版 HTTP + SSE; 可 同時 掛 載 多個 Server, 可 匯入 Claude Desktop / Cursor 的 mcpServers設定 (執行 前 需 確認 指令)。 stdio, Streamable HTTP and legacy HTTP+SSE; mount several servers at once and import Claude Desktop / CursormcpServersconfigs (commands are confirmed before running). -
02
Agent
Playground Agent playgroundOpenAI、
Anthropic、 Gemini 與 相容 端點 (BYOK), 加上 3 個 內建 腳本 模型; 可在 呼叫 工具 前 人工 核准, 並 讓 2 ~ 3 個 模型 並排 比較。 OpenAI, Anthropic, Gemini and compatible endpoints (BYOK), plus 3 built-in scripted models; approve tool calls by hand and compare 2–3 models side by side.
-
03
Trace
時間 Trace timeline & flow graph軸 與 流程圖 自動
標示 invalid_args、 tool_error、 loop、 max_steps; 用 新 模型 重播 舊 Trace 找出 分歧 點, 並 匯出 OpenTelemetry。 Flags
invalid_args,tool_error,loopandmax_steps; replay an old trace with a new model to find where it diverges; export to OpenTelemetry. -
04
批次
Eval Batch evalYAML
題 組 (預期 工具、 參數 比對、 禁止 工具、 最終 回答), 關鍵字 或 LLM- as- Judge、 Tool Mock、 紅 隊 Prompt Injection、 兩次 執行 回歸 比較。 YAML suites (expected tools, argument matching, forbidden tools, final answer), keyword or LLM-as-judge, tool mocks, red-team prompt injection and run-to-run regression compare.
-
05
工具
描述 Tool-description linterLinter 檢查
描述 缺漏、 名稱 籠統、 跨 Server 工具 衝突 與 Token 成本, 並 提供 改寫 建議。 Catches missing descriptions, vague names, cross-server tool clashes and token cost, with rewrite suggestions.
-
06
工具
瀏覽器 Tool browser依
inputSchema產生 表 單, 支援 Tools / Resources / Prompts 與 原始 JSON- RPC 紀錄。 Forms generated from
inputSchema, with Tools / Resources / Prompts and the raw JSON-RPC log.
(03) 怎麼
一次除錯迴圈One debugging loop
- 01
掛
載 Mount接
上 stdio 或 HTTP 的 MCP Server。 Attach a stdio or HTTP MCP server.
- 02
對話Converse
真實
或 腳本 模型 多 輪 呼叫 工具。 Real or scripted models call tools over many turns.
- 03
追蹤Trace
每
一步 的 選擇、 驗證、 耗時 與 成本。 Every choice, validation, latency and cost.
- 04
評估Evaluate
題目
× 模型 × 重複 次數。 Questions × models × repeats.
- 05
守門Gate
在
CI 以 通過 率 門檻 與 回歸 比較 擋下 退步。 Pass-rate thresholds and regression compare in CI.
(04) README
快速開始Quick start
預設probelion-*
The sample weather-mcp is mounted by default; built-in probelion-* scripted models only simulate the weather scenario and cost nothing.
npm install
npm run build
npx probelion
# prints http://127.0.0.1:6274?token=...
probelion eval evals/weather.yaml --models probelion-smart-v1,claude-haiku-5-5 --repeat 3 --min-pass-rate 0.85
probelion lint --server "node examples/weather-mcp-server.mjs"
(05) 實測Measured
真實模型實測Real-model run
2026-evals/weather.yamlevals/weather.yaml · own 20 cases × 1 run
| 模型Model | 通過 | P95 | 20 |
|---|---|---|---|
| claude-haiku-5-5 | 80% | 5.06 s | 約 |
| claude-sonnet-5-5 | 75% | 7.87 s | 約 |
(06) 安全Security
安全Security
- 除
Every API andGET /api/health外, 所有 API 與 /ws都 需要 Token。 /wsneeds a token, exceptGET /api/health. - 只
接受 Only localhost and allow-listed hosts are accepted, against DNS rebinding.localhost 與 允許 清單 內 的 Host, 防 DNS Rebinding。 - Server
的 Serverenv與 headers以 AES- 256- GCM 加密 存入 SQLite, API 回應 一律 遮罩。 envandheadersare AES-256-GCM encrypted in SQLite and always masked in responses. - Eval
Mock Eval mocks are strict by default: a tool call without a matching mock fails.預設 嚴格 模式: 沒有 對應 mock 的 工具 呼叫 直接 失敗。
目前狀態 Status
- Repo
目前 Repo currently private — coming to open source.為 私有, 準備 開源 中。 - README
宣告 README declares the MIT licence.MIT 授權。
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