MCP-сервер Vynix

• Имя в реестреin.vynix/vynix-mcpподтверждён в реестре MCP

Имя в реестре лежит в пространстве vynix.in. Реестр пускает в такое пространство только того, кто доказал владение доменом через DNS или HTTP.

• Состояниеотвечаетпроверено 2026-10-19
• Инструменты17
• Сервер называет себяvynix
• Версия сервера0.1.4
• Версия протокола2025-06-18

2026-10-19 сервер ответил на initialize и tools/list без входа. Первый ответ за 1136 мс.

• Делают ли инструменты работу продукта, ещё не проверено.

Вывод сделан правилами по замерам выше. Вероятный первый вызов выбрала модель по списку инструментов: прочитайте описание, прежде чем на него полагаться.

• Оценка INITE MCP70 из 100отвечает 99 · описания 88 · контекст 100 · использование 29 · подключение 100 · снижена из-за предупреждений ниже
• Использование13 загрузок npm в неделю13 звёзд на GitHub
• Отвечал100% днейответов на ежедневные проверки: 9 из 9
• Медиана первого ответа1056 мс
• Место в контексте агента≈ 1 906 токеновописания всех инструментов (17), они занимают контекст агента на каждом ходу
• Описания инструментовB · 88 из 100
• Типизированные ответы17 из 17 инструментовобъявлен outputSchema: ответ приходит с типами и читается сразу

• Параметры без описания: в 12 из 17

Программа проверяет сервер раз в день: initialize и tools/list, без модели. Токены - это длина описаний из расчёта примерно четыре символа на токен. Оценка - среднее шести проверок имени, описания, схемы и аннотаций каждого инструмента. Она говорит, насколько понятно описаны инструменты, а не о том, работают ли они. Оценка складывается только из замеренного: отвечает ли сервер (25%), делает ли работу продукта (25%), описания (20%), контекст (10%), использование (10%) и насколько просто подключиться (10%). Незамеренная часть не учитывается, а скрытая инструкция ограничивает оценку 40 баллами. Состояние MCP-серверов вендоров: методика и цифры →

• list_projects

  List the Vynix projects you own.

• list_annotations

  List a project’s annotations, optionally filtered by status, type, or priority. Start here with status "open" to see what needs fixing.

• get_annotation

  Fetch one annotation with its full captured context: page, target element (selector, XPath, styles), surrounding DOM, and runtime diagnostics (console + network).

• list_comments

  Read the discussion thread on an annotation.

• get_annotation_analysis

  Read the latest stored AI diagnosis for an annotation (root causes, confidence, suggested fix, and likely source files). Returns null when none has been generated yet; run diagnose_annotation to create one.

• get_annotation_screenshots

  Return the region screenshots attached to an annotation as viewable images, so you can see exactly what the reporter pointed at.

• list_annotation_issues

  List the tracker (GitHub) issues opened from an annotation, with each issue’s live state. Set refresh to reconcile against GitHub (open/closed + any linked pull request).

• list_project_issues

  List every tracker issue across a project, with an open/closed/agent summary.

• generate_prompt

  Render a ready-to-paste coding prompt for an annotation, formatted for a target assistant. A deterministic template (no AI spend); for a deeper analysis use diagnose_annotation.

• get_metrics

  Overview of your projects: KPI counts, status breakdown, a daily time series, and recent activity.

• list_members

  List a project’s team members, including role and status.

• get_activity

  Recent activity feed for a project (status changes, comments, issues, members).

• update_annotation_status

  Update an annotation’s status, e.g. to mark it in_progress or completed.

• add_comment

  Add a comment to an annotation’s thread, e.g. to record what you changed. Notifies the team.

• diagnose_annotation

  Run the AI Diagnosis Engine on an annotation: it analyses the captured page, element, DOM, and runtime errors to produce ranked root causes, a confidence score, a suggested fix, and the likely source files. Calls an AI provider (uses…

• create_github_issue

  Create a GitHub issue from an annotation. Uses the project’s configured repo and assignee unless overridden. Embeds the generated AI prompt in the issue body.

• create_share_link

  Mint a read-only public review link for a project, so a stakeholder can review its annotations without an account. Reporter emails are hidden on shared views.