Servidor MCP de OpenMark

• Endereçohttps://openmark.ai/mcpfora do registro oficial: respondeu quando perguntado

Nenhuma entrada do registro oficial de MCP nomeia este servidor. Ele respondeu em openmark.ai quando o Atlas perguntou no endereço onde servidores costumam ficar, então é do próprio fornecedor. Clientes e catálogos que listam servidores a partir do registro não o mostram.

• Estadorespondeverificado em 2026-10-27
• Ferramentas9
• O servidor se chamaopenmark
• Versão do servidor1.0.0
• Versão do protocolo2025-06-18

Em 2026-10-27 o servidor respondeu a initialize e tools/list sem login. Primeira resposta em 186 ms.

• Ainda não avaliamos se as ferramentas fazem o trabalho do produto.
• Verificado em 1 dos 7 dias necessários para julgar a confiabilidade.

Dito por regras a partir das medições acima. A primeira chamada provável é a escolha de um modelo na lista de ferramentas; leia a descrição antes de confiar nela.

• Nota INITE MCPdepois de uma semanaa nota precisa de 7 verificações diárias: 1 até agora
• Respondeumedindo1 das 7 verificações diárias necessárias para mostrar a porcentagem
• Mediana da primeira resposta249 ms
• Espaço no contexto do agente≈ 2.172 tokensas definições de todas as ferramentas (9), que o agente carrega a cada turno
• Definições das ferramentasB · 78 de 100
• Resultados tipados0 de 9 ferramentasdeclaram outputSchema: o resultado chega tipado e é lido de uma vez

• Parâmetros sem descrição: em 3 de 9
• Sem dizer se só lê ou se pode destruir: 9 de 9

Um programa verifica o servidor uma vez por dia: initialize e tools/list, sem modelo. Os tokens são o tamanho das definições, a cerca de quatro caracteres por token. A nota é a média de seis verificações do nome, da descrição, do esquema e das anotações de cada ferramenta; diz se as ferramentas estão bem descritas, não se funcionam. A nota pesa só o que foi medido: se responde (25%), se faz o trabalho do produto (25%), definições (20%), contexto (10%), uso (10%) e a facilidade de conectar (10%). Uma parte não medida fica de fora, e uma instrução oculta limita a nota a 40. O estado dos servidores MCP dos fornecedores: método e números →

• get_task_format

  How 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_task

  Check 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_models

  Current 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_attachments

  Get 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_cost

  Credits 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_benchmark

  Save 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_results

  Status 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_account

  The 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_task

  Watch 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.