mcp-as-a-judge — MCP-сервер для Claude Code: проверка плана и кода
Ставит между ассистентом и моделью проверяющий слой: план, дифф и тесты проходят оценку, прежде чем задача закроется.
claude mcp add mcp-as-a-judge -- uvx mcp-as-a-judgeЧто делает mcp-as-a-judge
Сервер разбивает работу над задачей на этапы и не даёт проскочить их молча. Ассистент регистрирует задачу через set_coding_task, приносит план в judge_coding_plan, изменения — в judge_code_change, тесты — в judge_testing_implementation, а финальную проверку делает judge_coding_task_completion. Если требований не хватает, инструмент raise_missing_requirements вытягивает недостающие детали у вас, а raise_obstacle выносит спорные компромиссы на решение человека.
Внутри восемь инструментов и опора на MCP sampling с elicitation — именно через них идёт оценка кода и диалог с вами. Отсюда главное ограничение: в Claude и Cursor поддержка частичная, поэтому нужен LLM_API_KEY, без него сервер не сможет оценивать ни план, ни дифф. Полная поддержка sampling заявлена для GitHub Copilot в VS Code, там ключ не нужен. Для запуска нужен Docker Desktop или Python 3.13+.
Оценка — это отдельный вызов модели, а не встроенная проверка IDE. Правила и агентов Cursor или Copilot сервер не заменяет: он добавляет поверх них шлюзы утверждения на плане, диффах и тестах. Чем длиннее контекст модели, тем осмысленнее приговор — в README советуют брать модели с контекстом от 1M токенов.
Какие задачи решает
- проверить план до того, как агент начнёт писать код
- поймать в диффе дыры по безопасности и слабые тесты
- зафиксировать выбор библиотеки вместо самодельной замены
- вытащить у человека решение там, где требования размыты
- не закрыть задачу без пройденных проверок кода и тестов
Примеры запросов агенту
- Зарегистрируй задачу через
set_coding_taskи покажи план на проверку - Прогони текущий дифф через
judge_code_changeи перечисли риски - Если не хватает требований, вызови
raise_missing_requirementsи спроси меня
Как установить mcp-as-a-judge
Командой платформы
claude mcp add mcp-as-a-judge -- uvx mcp-as-a-judgeuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from mcp-as-a-judge <команда>
Командой платформы
codex mcp add mcp-as-a-judge -- uvx mcp-as-a-judgeuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from mcp-as-a-judge <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"mcp-as-a-judge": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-as-a-judge"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from mcp-as-a-judge <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"mcp-as-a-judge": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-as-a-judge"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from mcp-as-a-judge <команда>
Командой платформы
gemini mcp add mcp-as-a-judge uvx mcp-as-a-judgeuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from mcp-as-a-judge <команда>
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о mcp-as-a-judge
Как установить mcp-as-a-judge в Claude Code?
Одной командой: claude mcp add mcp-as-a-judge -- uvx mcp-as-a-judge. После этого задайте LLM_API_KEY в окружении сервера, иначе оценка планов и кода работать не будет.
Что делает mcp-as-a-judge?
Проверяет работу ассистента по шагам: план, изменения в коде, тесты и завершение задачи. Каждый шаг проходит оценку моделью, а спорные места выносятся на решение пользователя.
Почему серверу нужен LLM_API_KEY?
Оценка идёт через MCP sampling, а в Claude и Cursor эта поддержка частичная. Без ключа сервер не может обратиться к модели и проверить план или дифф.
