
Servidor MCP de OpenMark
Qué servidores MCP son de OpenMark, del registro oficial y encontrados preguntando a su propio dominio, si responden y qué ofrecen. Un programa comprobó cada dato; nada está copiado de la página del producto.
leído el 2026-10-09
- Direcciónhttps://openmark.ai/mcpno está en el registro oficial: respondió al preguntarle
Ninguna entrada del registro oficial de MCP nombra este servidor. Respondió en openmark.ai cuando el Atlas preguntó en la dirección donde suelen montarse los servidores, así que es del propio proveedor. Los clientes y catálogos que listan servidores a partir del registro no lo muestran.
- Estadorespondecomprobado el 2026-10-27
- Herramientas9
- El servidor se llamaopenmark
- Versión del servidor1.0.0
- Versión del protocolo2025-06-18
El 2026-10-27 el servidor respondió a initialize y tools/list sin iniciar sesión. Primera respuesta en 186 ms.
- Aún no se ha juzgado si sus herramientas hacen el trabajo del producto.
- Comprobado 1 de los 7 días necesarios para juzgar su fiabilidad.
Una vez conectado
- Parámetros sin tipo o sin descripción en 3 de 9 herramientas: revisa los argumentos antes de llamar.
Lo dicen reglas a partir de las mediciones de arriba. La primera llamada probable la elige un modelo de la lista de herramientas; lee su descripción antes de fiarte.
- Nota INITE MCPtras una semanala nota necesita 7 comprobaciones diarias: 1 hasta ahora
- Respondiómidiendo1 de las 7 comprobaciones diarias necesarias para mostrar el porcentaje
- Mediana de la primera respuesta249 ms
- Espacio en el contexto del agente≈ 2172 tokenslas definiciones de todas sus herramientas (9), que el agente lleva en cada turno
- Definiciones de herramientasB · 78 de 100
- Resultados tipados0 de 9 herramientasdeclaran outputSchema: el resultado llega tipado y se lee de una vez
- Parámetros sin descripción: en 3 de 9
- Sin indicar si solo lee o puede destruir: 9 de 9
Conviene revisar
Ninguna de las cinco señales de alerta en estas definiciones.
Un programa comprueba el servidor una vez al día: initialize y tools/list, sin modelo. Los tokens son la longitud de las definiciones, a unos cuatro caracteres por token. La nota promedia seis comprobaciones del nombre, la descripción, el esquema y las anotaciones de cada herramienta; dice lo bien descritas que están, no si funcionan. La nota pondera solo lo medido: si responde (25%), si hace el trabajo del producto (25%), definiciones (20%), contexto (10%), uso (10%) y lo fácil que es conectarse (10%). Lo que no se midió queda fuera, y una instrucción oculta limita la nota a 40. El estado de los servidores MCP de los proveedores: método y números →
get_task_formatHow to write an OpenMark task: the YAML structure, all 18 scoring modes, and tips. Call this before writing a task. Pass a topic for the full detail on one subject (the app's Task Guide): fields, scoring, composite, chaining, documents…
validate_taskCheck a task YAML the way OpenMark will before running it: structure, scoring settings, and the test limit of the user's plan. Free, saves nothing. Returns the problems to fix and warnings worth a look.
list_modelsCurrent OpenMark model ids with list prices ($ per 1M tokens), as text and as a structured list. Use these ids in run_benchmark. Append @low, @medium or @high to a reasoning model id to set its reasoning effort.
prepare_attachmentsGet an upload_uid and a one-hour upload link (no API key needed) for images, PDFs or text documents, with the exact curl command. Upload the files, reference them by file name in each test's attachments list, then pass the upload_uid to…
estimate_costCredits a run_benchmark call would use, before spending anything: the expected total, the split per model, the balance needed to start, the worst case, and the user's balance. Same inputs and run settings as run_benchmark. Use it to drop…
run_benchmarkSave a task (YAML, see get_task_format) to the user's OpenMark account and run it on the given models with real API calls. Returns a job_id and the expected cost; poll get_results. Spends the user's credits; pass max_credits to only start…
get_resultsStatus of a benchmark job, and once completed the ranked results (score, stability, cost per run, latency), the tests each model missed with its answer, a recommendation for the chosen objective and quick picks for the others.
get_accountThe user's plan, credit balance and limits, and what a credit pack, Pro or Expert would unlock. Use it before large runs, or when a run is refused for credits or limits.
watch_taskWatch the task of a completed job: when new or cheaper models ship, OpenMark re-tests up to 4 of them next to the user's pick and emails the user only when one beats it. Each check uses the user's credits at the normal rate.
Cómo conectar
Añade el servidor a la configuración de tu cliente MCP. Claude Desktop, Cursor y la mayoría de los demás clientes leen este formato:
{
"mcpServers": {
"openmark": {
"type": "http",
"url": "https://openmark.ai/mcp"
}
}
}Añadirlo
Claude Code, en una terminal
claude mcp add --transport http openmark https://openmark.ai/mcpAñadir a CursorAñadir a VS Code
claude.ai, ChatGPT y otros clientes: añade https://openmark.ai/mcp como conector personalizado en los ajustes.
Cada línea es algo que un programa encontró al buscar: la entrada del registro, la respuesta del propio servidor, una especificación que se puede leer. Si falta una línea, es que no la encontramos, no que no exista.
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