IA-QA Eval & RAG — 38 tools
LLM & RAG evals: hallucination, eval contracts, semantic tests, tokens & model info. Free, no key.
MCP-Server · von JcJamet
Überblick
IA-QA Eval & RAG — 38 tools ist ein MCP-Server von JcJamet. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Official MCP Registry). Die letzte erfasste Änderung war am 2026-10-26. Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-10-29.
Was es abfragt
- Läuft entfernt
Keiner der Marktplätze, die wir lesen, veröffentlicht seine Tools oder die abgefragten Einstellungen.
Was es deklariert, abfragt und ausführt, vollständig
Installieren Sie nur Plugins von Entwicklern, denen Sie vertrauen. Wir zeigen, was die Marktplätze veröffentlichen, und testen keine Plugins.
Funktioniert mit
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Ein Ein-Klick-Link öffnet den Client, der vor dem Hinzufügen des Servers um Bestätigung bittet.
Nach den Marktplätzen, die ihn listen, und dem angegebenen MCP-Transport, wie jeder Client sie dokumentiert. Wir testen keine Plugins.
Verbinden
Befehle und Konfigurationen nur aus den Angaben der Marktplätze. Wir führen sie nicht für Sie aus und testen keine Plugins.
Als entfernter MCP-Server
Erstellt aus den Angaben von Official MCP Registry.
claude mcp add --transport http ia-qa-eval https://www.ia-qa.com/mcp/eval
[mcp_servers.ia-qa-eval]
url = "https://www.ia-qa.com/mcp/eval"
{
"mcpServers": {
"ia-qa-eval": {
"url": "https://www.ia-qa.com/mcp/eval"
}
}
}
Wo es veröffentlicht ist
| Marktplatz | Status | Version | Zahlen | Verifiziert | Erstmals gesehen |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Eintrag in der Registry öffnen) | Gelistet | 1.0.1 | Forks (GitHub): 0 Sterne (GitHub): 0 |
Nicht markiert |
Jede Zahl stammt vom jeweiligen Marktplatz und wird nie über Marktplätze hinweg addiert. Ein Marktplatz ohne veröffentlichte Zahl zeigt keine: keine Zahl ist nicht null.
Was sich geändert hat
- Official MCP Registry: Version 1.0.1 veröffentlicht (vorher 1.0.0)
- Official MCP Registry: Repository oder Paket geändert
- Wird seitdem als Produkt geführt
- Official MCP Registry: erschienen
Möglicherweise dasselbe Plugin
Einträge, die ein Merkmal mit diesem teilen, aber nicht genug, um sie als dasselbe Produkt zu behandeln.
Ähnliche Plugins
Produkte, deren eigene Namen, Beschreibungen, Werkzeuge und Skills diesem der Bedeutung nach am nächsten sind, auf allen Marktplätzen, die wir lesen. Die Nähe ist nur innerhalb dieser Liste geordnet.
-
Decide, design, gate, judge, and defend evaluations for LLM, agent, and retrieval systems. Not ordinary unit tests.
-
Set up evaluation of LangChain4j applications and RAG pipelines using Dokimos
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Generate QA datasets & evaluate RAG systems with failure diagnosis. Any LLM.
-
Pay-per-call AI evaluation MCP server. Score LLM outputs against benchmark rubrics via Workers AI.
-
Configures and runs LLM evaluation using Promptfoo framework. Use when setting up prompt testing, creating evaluation configs (promptfooconfig.yaml), writing Python custom…
-
IA-QA — 152 QA & Dev Tools for AI Agents
152 free QA tools for agents: injection scan, evals, RAG, web audits. Smaller packs: /mcp/{pack}.
-
LLM evaluation methodology and eval-suite design, based on Anthropic's evaluation guidance. /evals:methodology answers questions on success criteria, eval design, and grading…
-
Set up evaluation of an OpenAI Java SDK tool-calling agent using Dokimos
-
Agent skills for observing and evaluating LLM applications with LangSmith
Ähnliche Plugins nach Marktplatz
Dieselbe Frage an jeden Marktplatz einzeln: Gibt es dort ein Gegenstück zu diesem Plugin?
Gelistet auf Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
evalview-mcp io.github.hidai25/evalview-mcp
Regression testing for AI agents. Golden baselines, CI/CD, LangGraph, CrewAI, OpenAI, Claude.
-
AI agent evaluation sandbox for Claude Code. Holdout scenario testing with Doer/Judge/Adversary/Observer roles, probabilistic satisfaction scoring, and append-only JSONL audit…
-
Context engineering plugin for Claude Code — real-time prompt scoring, RLM adaptive weights, and token optimization. Scores every tool use across 5 dimensions (token utilization…
-
Break through difficult problems by gathering diverse AI perspectives in parallel. Consensus queries multiple AI providers concurrently — GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro, and DeepSeek…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
Gelistet auf Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
OpenTelemetry observability for Claude Code sessions. Captures tool calls, LLM invocations, token usage, and errors as OTel traces. Send telemetry to Dash0 or any…
-
Output.ai workflow development toolkit for Claude Code. Adds 5 specialist agents (planner, builder, debugger, prompt writer, quality reviewer), 40+ slash-command skills covering…
-
Generate an explorable HTML report of Claude Code session usage — tokens, cache efficiency, subagents, skills, and the most expensive prompts — from local ~/.claude/projects…
Gelistet auf Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Atlan data catalog plugin for Claude Code. Search, explore, govern, and manage your data assets through natural language. Powered by the Atlan MCP server with semantic search…
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
Gelistet auf Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Answer product and business questions with data
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
AI-powered code review in Codex, powered by CodeRabbit.
Gelistet auf Community GitHub marketplaces (5)
-
Decide, design, gate, judge, and defend evaluations for LLM, agent, and retrieval systems. Not ordinary unit tests.
-
Set up evaluation of LangChain4j applications and RAG pipelines using Dokimos
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Configures and runs LLM evaluation using Promptfoo framework. Use when setting up prompt testing, creating evaluation configs (promptfooconfig.yaml), writing Python custom…
-
LLM evaluation methodology and eval-suite design, based on Anthropic's evaluation guidance. /evals:methodology answers questions on success criteria, eval design, and grading…
Gelistet auf Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Three-layer verification pipeline for AI output. Extracts claims, finds sources, and flags hallucination risks so humans can verify before acting.
-
Multi-model council for Copilot CLI: three subagents on different model families (Anthropic, OpenAI, Google) answer independently, then build on each other or attack the leading…
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
-
A runtime-portable 5-agent quality gate that adjudicates text artifacts before they ship. Five role-conditioned LLM deliberators run a 2-round async protocol with cross-read…
Gelistet auf Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
Advanced Security plugin for GitHub Copilot.
-
workiq-productivity
WorkIQ productivity skills powered by the local WorkIQ CLI — read-only insights across email, meetings, calendar, Teams, SharePoint, projects, and people.
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
Gelistet auf Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Ask Databricks Genie questions about your workspace's data in plain language.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Search company knowledge and draft verified answers.
-
Track AI visibility, sentiment, and citations.
Gelistet auf Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Production-ready RAG service to search and retrieve data from your documents.
-
Real-time web search, reasoning, and research through Perplexity's API
-
Provides tools to search and retrieve Google Gemini API documentation.
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
Gelistet auf Official MCP Registry (5)
-
Generate QA datasets & evaluate RAG systems with failure diagnosis. Any LLM.
-
Pay-per-call AI evaluation MCP server. Score LLM outputs against benchmark rubrics via Workers AI.
-
IA-QA — 152 QA & Dev Tools for AI Agents
152 free QA tools for agents: injection scan, evals, RAG, web audits. Smaller packs: /mcp/{pack}.
-
Compare text LLMs across OpenRouter, Bedrock, Vertex AI and Foundry with automated grading.
-
ConvergeQA Compare (Due Diligence)
Compare one prompt across a multi-model panel side by side, with public verification receipts.
Gelistet auf PyPI (MCP servers) (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Read, measure and explain LLM eval runs of a digline suite. Cannot promote a baseline.
-
air-blackbox-mcp io.github.airblackbox/air-blackbox-mcp
EU AI Act compliance scanner for Python AI agents. 14 tools across 6 articles.
-
perplexity com.mcparmory/perplexity
Search the web, generate AI responses, and create embeddings with real-time information
-
Langfuse MCP server for accessing and analyzing telemetry data via natural language
Gelistet auf npm registry (MCP servers) (5)
-
rubber-duck io.github.nesquikm/rubber-duck
Bridge to multiple LLMs and CLI agents: councils, debates, voting, and more
-
Build AI-powered forms, scored assessments and professional reports on FormLM, by natural language.
-
140 deterministic tools for your AI: logs, tests, SQL, diagrams, SPARQL. Local, no network.
-
Evidence-backed crypto due diligence with sources, freshness, and a runtime receipt on every call.
-
Find test gaps, generate grounded tests, and dynamically prove behavior with mutation testing.
Nach Bedeutung gefunden, nicht über gemeinsamen Code oder ein gemeinsames Repository: Ähnliche Plugins bleiben getrennte Produkte, und dies ist weder eine Bewertung noch eine Empfehlung.
Möchten Sie dieses Zeichen für Ihr Plugin in unserem Katalog?
Belegen Sie mit einer Datei im Repository, einer Datei auf Ihrer Domain oder einem DNS-Eintrag, dass Sie es pflegen, und Sie können dieses Zeichen auf der Karte zeigen, dazu Live-Banner für Ihre Website und Ihr README. So funktioniert die Verifizierung
Außerdem erhalten Sie Hinweise, wenn ein Marktplatz es aufnimmt, entfernt, sein Verified-Zeichen oder seine Anforderungen ändert, und sein Remote-Endpunkt wird wie ein Webdienst überwacht.
Daten von Official MCP Registry. Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am . Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.