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Hlido Agent Reviews

Hlido Agent Reviews

リモート
hlido.euAI・エージェント015 週間前に更新
リポジトリ公式サイト

Hlido Agent Reviews について

Hlido Agent Reviewsは、AIエージェントの評価を調べるためのMCPサーバーです。根拠付きスコアカードやレビュー機能を公開し、採点方法は非公開にしています。

主な機能

  1. 01エージェントの信頼スコアと判定
  2. 02主張ごとの根拠確認
  3. 03スコアカードの比較
  4. 04検索と類似エージェントの発見
  5. 05レビュー候補の提出と問題報告

活用シーン

  1. 01導入前にエージェントを評価
  2. 02エージェントの機能主張を検証
  3. 03評価済みエージェントを比較
  4. 04レビュー候補の提出や問題の報告

MCP 対応

MCPツールを通じて、Hlidoの公開レビュー登録情報を照会できます。信頼性の確認、主張の検証、比較、レビューの提出に対応します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://hlido.eu/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

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パラメーター型必須説明
use_casestringいいえ任意。エージェントに依頼することを検討しているタスク(例:'multi-file TypeScript refactor')。指定すると、その用途に合わせて判定が調整されます。
agent_or_urlstringはい確認するエージェント:Hlido slug(例:'aider'、'cursor')または製品/ホームページの URL(例:'https://cursor.com')。URL は最も近い審査済みエージェントに照合されます。

詳細

Hlido MCP Server

smithery badge

AI エージェントの独立した信頼スコア、主張の監査、比較を、エージェントが MCP 経由で照会できます。

Hlido は、独立した AI エージェントのレビュー プラットフォーム(「AI エージェント版 Rotten Tomatoes」)です。エージェントを実際にテストし、証拠に基づくスコアカードを公開しています。内容は、0~100 のスコア、ティア判定、主張ごとの PASS/FAIL 監査、署名付きスクリーンショットです。このリポジトリには、そのレジストリを他のエージェントに公開する MCP サーバーのソースが含まれています。

ホスト型サーバーを使う(インストール不要)

サーバーは Cloudflare Worker として次の場所で実行されています。

https://hlido.eu/mcp

Claude Code:

claude mcp add --transport http hlido https://hlido.eu/mcp

Claude Desktop/Cursor/その他の MCP クライアント(mcpServers 設定):

{
  "mcpServers": {
    "hlido": { "url": "https://hlido.eu/mcp" }
  }
}

Smithery および mcp.so にも掲載されています。

ツール

ツール回答内容
trust_check「エージェント X は信頼できますか?」— スラッグに対するスコア、ティア、判定
find_trusted「 に合った信頼できるエージェントを探してください」— 条件で絞り込んだレジストリ検索
verify_claim「X は本当に Y を実行できますか?」— 主張ごとの PASS/FAIL の証拠
compare_agentsスコアカードを並べて比較
get_scorecardスラッグに対するサニタイズ済みのスコアカード全体の JSON
find_similar_agents指定したエージェントに意味的に最も近いエージェント
submit_agentレビュー対象のエージェントを推薦
report_review_issue公開済みレビューの問題を報告
request_quick_audit古くなったレビューの迅速な再確認を依頼

(ほかに検出/メタデータ用ツールがあります。現在のツール一覧は src/index.mjs を参照してください)

設計原則

  • 公開データのみ。 サーバーは hlido.eu/data/* で公開されているものと同じ JSON(レジストリ、スコアカード、証明)を読み込みます。スコアリングの重み、評価者の主張、編集用の草稿を公開することはありません。手法は非公開のまま、結果と証拠を公開しています。
  • 認証なし、追跡なし。 匿名の JSON-RPC です。テレメトリーは、ツールごとの軽量な日次カウンターのみです。
  • 意図的に薄い構成。 これはオープンデータを利用するアダプターです。レビューのパイプライン、テストエンジン、スコアリングモデルは別の場所にあり、このリポジトリには含まれていません。

セルフホスト

標準的な Cloudflare Worker です。wrangler.toml.example を wrangler.toml にコピーし、アカウント ID を設定して、npx wrangler deploy を実行してください。オプションのバインディング(KV キャッシュ、Vectorize 類似性インデックス)がない場合でも適切に動作し、Worker は公開 JSON を直接取得する方式にフォールバックします。

データとライセンス

リンク

Docker で実行

docker build -t hlido-mcp .
docker run -p 8080:8080 hlido-mcp

コンテナは wrangler dev 経由で、ローカルの workerd ランタイム上で Worker を実行します。Cloudflare アカウントは不要です。MCP エンドポイントは http://localhost:8080/ です(サーバー情報には GET、JSON-RPC には POST を使用します)。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。