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io.github.MukundaKatta/ragmetric-mcp
serveur MCP (Model Context Protocol)
Aucun comportement malveillant détecté au test comportemental.
Est-ce que io.github.MukundaKatta/ragmetric-mcp est sûr ?
Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « io.github.MukundaKatta/ragmetric-mcp » est classé « Vérifié ». Aucun comportement malveillant détecté au test comportemental. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.
Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.
Versions auditées & empreintes
Vérifiez la version que vous utilisez : son empreinte doit correspondre à celle listée ici — sinon vous n'utilisez pas la version auditée.
⚠ La dernière version publiée (0.1.1) n'a pas encore été auditée. Un nouveau pentest est programmé ; les verdicts ci-dessous portent sur les versions listées.
Vous utilisez ce serveur ? Suivez-le (créez un compte) pour être alerté dès qu'une nouvelle version paraît ou que le verdict change.
Les 5 outils
- recall_at_k≈ 154 tokens
Recall@k: fraction of relevant doc IDs in the top k retrieved. Use this when you have ground-truth relevance for a query and want to measure how well the retriever surfaced the right docs.
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètresk· integer · requisrelevant· array · requis
Ground-truth relevant doc IDs (binary relevance).retrieved· array · requis
Doc IDs returned by retriever, in rank order.
Exemple d'appel{"name": "recall_at_k", "arguments": {"k": 1, "relevant": [], "retrieved": []}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - hit_at_k≈ 104 tokens
Hit@k: 1.0 if any relevant doc appears in top k, else 0.0. Useful when 'did we get at least one right?' is what matters.
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètresk· integer · requisrelevant· array · requisretrieved· array · requis
Exemple d'appel{"name": "hit_at_k", "arguments": {"k": 1, "relevant": [], "retrieved": []}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - mrr≈ 90 tokens
Mean Reciprocal Rank: 1 / rank of first relevant doc, 0 if none retrieved. Ranks are 1-based. For a single query.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètresrelevant· array · requisretrieved· array · requis
Exemple d'appel{"name": "mrr", "arguments": {"relevant": [], "retrieved": []}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - ndcg_at_k≈ 108 tokens
NDCG@k with binary relevance. Discount = log2(rank + 1). Returns DCG@k / IDCG@k. Penalizes putting relevant docs lower in the ranking.
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètresk· integer · requisrelevant· array · requisretrieved· array · requis
Exemple d'appel{"name": "ndcg_at_k", "arguments": {"k": 1, "relevant": [], "retrieved": []}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]} - evaluate_batch≈ 140 tokens
Run all four metrics over a batch of queries and return per-metric means. Use this when you have multiple eval queries and want one summary number per metric.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètresk· integer · requisqueries· array · requis
Exemple d'appel{"name": "evaluate_batch", "arguments": {"k": 1, "queries": []}}Exemple de retour{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
Badge pour votre README
Ce serveur a passé le pentest comportemental. Le badge porte son nom et renvoie à cette fiche — la preuve, c'est la fiche (verdict live qu'on contrôle), pas l'image.
[](https://dokore.fr/serveur/io.github.mukundakatta--ragmetric-mcp)
<a href="https://dokore.fr/serveur/io.github.mukundakatta--ragmetric-mcp"><img src="https://dokore.fr/badge/io.github.mukundakatta--ragmetric-mcp.svg" alt="Vérifié par MCP Hub" height="20"></a>
Réévalué en continu : si le comportement change, le verdict tombe et le badge disparaît. Un badge qui ne pointe pas vers une fiche dokore.fr ne prouve rien. Comment ça marche
C'est votre serveur ?
Revendiquez-le sur l'espace créateur (preuve GitHub, domaine ou npm) pour afficher le badge « propriétaire vérifié » et lancer un pentest comportemental à la demande afin d'obtenir le badge « Vérifié ».
Source
@mukundakatta/ragmetric-mcp@0.1.1