Servidor MCP de Sneeze It

• Nombre en el registroit.sneeze.agentready/agent-readyverificado en el registro MCP

El nombre en el registro está bajo sneeze.it. El registro solo permite usar ese espacio de nombres a quien demuestra control del dominio por DNS o HTTP.

• Estadorespondecomprobado el 2026-10-24
• Herramientas4
• El servidor se llamaagent-ready
• Versión del servidor1.0.0
• Versión del protocolo2025-06-18

El 2026-10-24 el servidor respondió a initialize y tools/list sin iniciar sesión. Primera respuesta en 210 ms.

• Aún no se ha juzgado si sus herramientas hacen el trabajo del producto.
• Comprobado 2 de los 7 días necesarios para juzgar su fiabilidad.

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: 2 hasta ahora
• Respondiómidiendo2 de las 7 comprobaciones diarias necesarias para mostrar el porcentaje
• Mediana de la primera respuesta242 ms
• Espacio en el contexto del agente≈ 401 tokenslas definiciones de todas sus herramientas (4), que el agente lleva en cada turno
• Definiciones de herramientasA · 100 de 100
• Resultados tipados0 de 4 herramientasdeclaran outputSchema: el resultado llega tipado y se lee de una vez

• Todas las herramientas pasan las seis comprobaciones.

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 (30%), si hace el trabajo del producto (25%), definiciones (20%), contexto (10%) y uso (15%). 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 →

• scan_website

  Score any public website out of 100 for how well AI agents can use it: reach it, understand it, act on it (book, quote, buy), complete the task, act for a signed-in customer, trust its facts, and find the right location. Returns the…

• get_report

  Fetch a report that was already run, by its report link or id, without scanning again.

• explain_check

  Explain what one check measures, what it is worth and where to read how to fix it. Pass the check name as it appears in a report, for example "WebMCP tools an agent can call".

• get_scoring_method

  The scored areas, their weights and every check, so a score can be explained.