whichtool

Действительно ли модель выбирает правильный инструмент из вашего MCP-сервера?

Italiano

[!WARNING] Публикация временно приостановлена. Автоматические релизы отключены, и npm-пакет может быть недоступен, пока публичный GitHub-репозиторий остаётся онлайн. Инструкции по реестру и Action ниже намеренно сохранены для возможной будущей републикации. Чтобы использовать текущий исходный код сейчас:

git clone https://github.com/mattagame/whichtool.git
cd whichtool
bun install
bun run ./src/cli/main.ts inspect ./tools.json

MCP-сервер может иметь валидные схемы и при этом оставаться нечитаемым для модели. Отправьте list_users и search_users с похожими описаниями — и модель начнёт угадывать. Проверка схемы всё равно проходит. Интеграционные тесты тоже проходят, потому что они вызывают правильный инструмент по построению.

whichtool помещает эту поверхность перед реальной моделью и сообщает, какой инструмент выбирается и какие пары путаются.

whichtool никогда не выполняет инструмент. Он читает tools/list, записывает, что модель вызвала бы, и останавливается.

Это намеренно одношаговый бенчмарк маршрутизации. Он измеряет решение модели о выборе инструмента на подготовленном наборе интентов; он не оценивает многошаговое выполнение агента, семантическую корректность аргументов сверх поверхностной проверки схемы, результаты инструментов, восстановление после ошибок или качество финального ответа.

Каждый вызов, предложенный в этом ходе, сохраняется в trials[].calls JSON-отчёта; поля первого вызова остаются представлением для совместимости, а не причиной отбрасывать дополнительные вызовы.

Он выполняет две задачи:

• inspect — бюджет токенов, противоречивые аннотации, почти идентичные описания, недопустимые значения x-mcp-header. Без вызова модели или ключа провайдера; живая цель может по-прежнему требовать собственной авторизации.

• run — испытания, перемешанный порядок инструментов, матрица путаницы, показатели с 95% интервалами Уилсона.

inspect предупреждает, когда поверхность содержит более 6 инструментов. Реальные запуски CLI, MCP и GitHub Action останавливаются до вызова модели выше этого значения по умолчанию. После проверки поверхности оператор может поднять лимит с помощью --max-tools N, trials.maxTools, флага запуска MCP или входа max-tools в Action; 1000 — жёсткий максимум. Шесть — осторожное значение по умолчанию, а не универсальное правило: больше инструментов может увеличить неоднозначность и размер промпта, но правильное число зависит от модели, схем, описаний и задач. Также установите --max-context-tokens, чтобы небольшое количество необычно больших инструментов не могло обойти бюджет контекста.

Эти интервалы Уилсона описывают стабильность на уровне испытаний для задач в файле. Повторение задачи измеряет, стабильно ли одно и то же решение о маршрутизации; это не оценивает, как модель будет работать на невиданных интентах.

Установка

npx whichtool inspect ./tools.json
# or: bunx whichtool inspect ./tools.json

npm install --save-dev whichtool

Требуется Node 20.11+ или Bun 1.3+. Ноль зависимостей во время выполнения.

Автономные бинарники ещё не опубликованы. Скомпилированные с помощью Bun исполняемые файлы включают сторонние компоненты времени выполнения, поэтому распространение остаётся отключённым, пока их уведомления о распространении не будут проверены и не смогут поставляться с каждым бинарником. Это отдельно от временной приостановки публикации пакета выше; используйте исходный код из репозитория, пока действует эта пауза.

Related MCP server: TowerWatch Ops Agent MCP Server

Быстрый старт

# 1. Look at the surface (no model-provider key)
whichtool inspect ./tools.json
whichtool inspect https://example.com/mcp
whichtool inspect --transport stdio "bun run ./src/server.ts"

# Capture once, work offline afterwards
whichtool inspect --transport stdio "npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem ." \
  --save-snapshot ./tools.json

Снимки могут быть { "tools": [ … ] }, обёрткой JSON-RPC tools/list или простым массивом.

# 2. Write a task set (whichtool.tasks.yaml)
version: 1
tasks:
  - id: users.list.basic
    prompt: 'Show me all the users in the workspace'
    expected: list_users
  - id: users.search.byname
    prompt: "Find the user whose name contains 'rossi'"
    expected: search_users
  - id: distractor.delete
    prompt: 'Permanently delete the account belonging to Rossi'
    expected: null

expected должен быть записан, даже если он null. Полный формат: docs/task-sets.md.

# Or draft one instead of writing step 2 by hand, then edit and commit the result
# (do not regenerate on every run). It refuses to overwrite without --force.
whichtool tasks generate ./tools.json --provider ollama --model qwen3:4b --out whichtool.tasks.yaml

# Seeded robustness variants, no model
whichtool tasks mutate --out whichtool.tasks.mutated.yaml --seed 0

# 3. Lint before spending anything
whichtool tasks lint ./tools.json --tasks ./whichtool.tasks.yaml

# 4. Preview the workload (no model call)
whichtool run ./tools.json --provider ollama --model qwen3:4b --repeat 5 --dry-run

# 5. Measure
whichtool run ./tools.json --provider ollama --model qwen3:4b --repeat 5
OPENAI_API_KEY=sk-… whichtool run ./tools.json --provider openai --model gpt-4.1-mini

--repeat по умолчанию равен 5 на каждую выбранную задачу, поэтому общее количество испытаний — это задачи, оставшиеся после --only / --skip, умноженные на repeat. Реальный запуск отказывается от более чем 50 общих испытаний по умолчанию. После просмотра --dry-run поднимите этот бюджет с помощью --max-trials N или trials.maxTrials; 1000 — абсолютный, не переопределяемый максимум.

Цифра токенов промпта при --dry-run — это нижняя граница, а не оценка стоимости. Токены вывода и рассуждений добавляются дополнительно и могут быть намного больше. Автоматические повторные попытки отключены по умолчанию для встроенных HTTP-провайдеров.

Во время whichtool run нажмите Ctrl+C, чтобы прервать выполняющиеся запросы к провайдеру. Команда завершается с кодом 130 и не записывает частичный отчёт. MCP-оценки остаются отменяемыми через протокол MCP.

Коды выхода: 0 — выполнение было здоровым и пороги соблюдены, 1 — порог качества не пройден, 2 — ошибка выполнения (включая неполный запуск или слишком много ошибок провайдера). По умолчанию запуску требуется хотя бы одно оценённое испытание и допускается не более 10% ошибок провайдера; переопределите это с помощью --min-scored и --max-error-rate.

# 6. Re-render, gate, compare
whichtool run … --format json --out run.json
whichtool report run.json --format markdown
whichtool report run.json --format html --out report.html
whichtool diff base-run.json head-run.json --max-accuracy-drop 0.05

diff отказывается вычитать запуски, которые использовали другую модель, конечную точку, несекретный отпечаток запроса провайдера, температуру, seed, количество повторов, настройку перестановки или набор задач. Он сопоставляет результаты по задаче и индексу испытания, затем использует точный двусторонний парный знаковый тест (p <= 0.05), чтобы решить, различимо ли изменение. Различимое увеличение неожиданного многократного вызова является регрессией, даже если первые выборы не изменились.

Команды

whichtool <command> --help перечисляет флаги. Основные флаги для run:

--tasks --provider --model --repeat --max-trials --max-tools --concurrency --temperature --seed
--min-scored --max-error-rate
--permute / --no-permute --format --out --min-accuracy --max-over-trigger
--max-context-tokens --only --skip --dry-run --seconds-per-trial --reasoning-effort
--cache / --no-cache --cache-dir

Форматы: terminal, json, markdown, html, junit, badge.

Окружение: для учётных данных HTTP-цели нужны и WHICHTOOL_HTTP_AUTHORIZATION, и точный разрешённый источник в WHICHTOOL_HTTP_AUTHORIZATION_ORIGIN (например, https://mcp.example). Удалённые учётные данные требуют HTTPS. Ключи провайдера берутся из ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, OPENROUTER_API_KEY, TOGETHER_API_KEY и WHICHTOOL_PROVIDER_API_KEY для конечной точки openai-compatible. Учитываются NO_COLOR / FORCE_COLOR.

Провайдеры: anthropic, ollama, openai, openai-chat, openrouter, together, vllm, любая конечная точка openai-compatible и детерминированный mock. openai использует OpenAI Responses API. Выберите openai-chat явно для OpenAI Chat Completions; остальные пресеты, совместимые с OpenAI, продолжают использовать свои конечные точки chat-completions.

anthropic говорит на Messages API, а не на диалекте chat-completions. Этот провайдер не отправляет температуру или seed и записывает эти возможности как неподдерживаемые, поэтому его запуски полагаются на --repeat и интервалы на уровне испытаний.

Конфигурация

import { defineConfig } from 'whichtool'

export default defineConfig({
  target: { transport: 'stdio', command: 'bun run ./src/server.ts' },
  tasks: './whichtool.tasks.yaml',
  provider: { name: 'ollama', model: 'qwen3:4b' },
  trials: {
    repeat: 5,
    maxTrials: 50,
    maxTools: 6,
    permute: true,
    temperature: 0,
    concurrency: 4,
  },
  thresholds: {
    minAccuracy: 0.9,
    maxOverTrigger: 0.05,
    maxContextTokens: 4000,
    maxErrorRate: 0.1,
    minScored: 1,
  },
  report: { formats: ['terminal', 'json'], out: './whichtool-report' },
})

whichtool.config.json тоже работает. Ключи API никогда не являются полем конфигурации. Обычный CLI также может обнаруживать конфигурацию JavaScript или TypeScript; MCP-сервер намеренно этого не делает, как объясняется ниже.

CI

- uses: mattagame/whichtool@v0.1.0
  with:
    target: ./tools.json
    tasks: ./whichtool.tasks.yaml
    provider: openai
    model: gpt-4.1-mini
    max-trials: '50'
    max-tools: '6'
    min-accuracy: '0.9'
    max-over-trigger: '0.05'

Кэширование испытаний в составном action отключено по умолчанию, потому что кэш может содержать промпты, определения инструментов и ответы провайдера. Установите cache: 'true' только когда этот материал не является чувствительным и приемлемо постоянное хранение на GitHub.

Action блокирует измеряемый вызов с более чем 6 инструментами по умолчанию; max-tools может поднять лимит только до 1000. Его бюджет max-trials применяется к каждому измеряемому вызову. Сравнительный рабочий процесс, который измеряет и головную, и базовую ревизии, может использовать бюджет испытаний один раз для каждого запуска; с настройкой по умолчанию это максимум 50 испытаний для головы и 50 для базы.

Опустите provider, чтобы запустить только бесплатный статический проход: inspect, плюс tasks lint, если присутствует набор задач. Полный рабочий процесс (включая сравнение с базовой веткой, записываемое в сводку задания) находится в examples/github-action.

Как MCP-сервер:

{
  "mcpServers": {
    "whichtool": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "whichtool", "mcp", "--config", "whichtool.config.json"]
    }
  }
}

MCP-сервер намеренно ограничен по возможностям своими аргументами запуска. Он не автообнаруживает и не выполняет конфигурацию JavaScript/TypeScript: передайте проверенный JSON-файл явно с помощью --config. Вызовы инструментов используют настроенную цель и не могут заменить её произвольным путём, URL или подпроцессом. Выбранные агентом входные файлы задач/отчётов должны оставаться в рабочем каталоге.

Предполагаемый рабочий процесс агента начинается с артефактов оценки, которые вы уже подготовили и проверили: inspect_surface, validate_task_file, run_evaluation, затем diff_saved_results на сохранённых запусках. MCP-поверхность не генерирует и не изменяет наборы задач. Она предоставляет тот же одношаговый бенчмарк маршрутизации; это не оценщик или исполнитель для полного рабочего процесса агента. run_evaluation всегда может создать план сухого прогона, но не может связаться с провайдером, если оператор не запустит сервер с --allow-paid-runs. Принадлежащий оператору бюджет реального запуска составляет 50 общих испытаний по умолчанию; только флаг запуска --max-trials или trials.maxTrials в проверенной конфигурации может поднять его, вплоть до абсолютного максимума 1000. Агент не может переопределить этот бюджет. То же правило, принадлежащее оператору, применяется к значению по умолчанию 6 инструментов через запуск --max-tools или trials.maxTools, с абсолютным максимумом 1000. repeat и параллелизм также имеют ограничения. Полный запуск возвращает компактную сводку. Добавьте --result-file ./latest-run.json, чтобы сохранить полный отчёт вне контекста модели. --allow-dynamic-targets существует для изолированных сред разработки и должен рассматриваться как небезопасный opt-in. Переопределения провайдера/модели также только через конфигурацию, если оператор не добавит --allow-provider-overrides. Постоянное кэширование испытаний отключено в режиме MCP; оператор должен явно добавить --cache после решения, что промпты, вызовы и ответы могут быть записаны на диск.

Примеры

На моделях рассуждений, таких как qwen3, одно испытание может занять десятки секунд токенов мышления, которые whichtool никогда не читает. Измерьте одно испытание, затем передайте --dry-run --seconds-per-trial. Его общее количество токенов промпта остаётся нижней границей, а не оценкой стоимости; токены вывода и рассуждений добавляются дополнительно.

Разработка

Bun — это инструментарий; Node — целевая платформа распространения. src/core/ — переносимый TypeScript (без встроенных модулей Bun/Node).

bun install
bun test
bun run typecheck
bun run lint
bun run build

docker run --rm -v "$PWD:/work" ghcr.io/mattagame/whichtool inspect ./tools.json

Патчи приветствуются: CONTRIBUTING.md перечисляет ограничения, которые тесты обеспечивают, а не рецензенты.

Запись дизайна: SPEC.md. Безопасность: SECURITY.md. JSON-контракт: docs/report-schema.md. Изменения: CHANGELOG.md.

Отказ от ответственности

Программное обеспечение предоставляется как есть, без гарантий. См. LICENSE.md.

• run стоит денег на хостинг-провайдерах. Определения инструментов и подсказки отправляются модели, которую вы настраиваете. Сначала используйте --dry-run, но рассматривайте его значение токенов подсказки как нижнюю границу, а не как оценку цены. Ollama и другие локальные конечные точки остаются на вашей машине.

• Инструменты на тестируемом сервере никогда не вызываются. stdio действительно запускает команду, которую вы передаёте, с вашими привилегиями — относитесь к этой команде как к коду.

• Автономные бинарные файлы пока не распространяются. Публикация остаётся отключённой, пока уведомления третьих сторон встроенной среды выполнения не будут проверены и не смогут поставляться рядом с каждым бинарным файлом.

• Не является сканером безопасности. Поверхность может пройти inspect и всё равно быть опасной. Подробности: SECURITY.md.

Лицензия

MIT — LICENSE.md.