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inspector

作者 MCPJam · MCPJam/inspector

MCPサーバー開発時に欲しくなるデバッガーです。JSON-RPCトレーシング、複数LLMでのツール評価、OAuth準拠性チェック、CI統合に対応しています。

MCPJam InspectorはMCPサーバー開発用プラットフォームです。Webアプリ、デスクトップアプリ、ターミナル、Dockerに対応しており、ツール呼び出しのデバッグ、サーバーに対する任意のLLMとのチャット、複数モデルでの評価テスト実行、PR時の回帰検出のためのCI統合が可能です。

なぜ使うのか

主な機能

ライブデモ

実際の動作

inspector.replay ▶ 準備完了
0/0

インストール

クライアントを選択

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "inspector": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "inspector"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "inspector": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "inspector"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "inspector": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "inspector"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "inspector": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "inspector"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "inspector",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "inspector"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "inspector": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "inspector"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add inspector -- npx -y inspector

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方: inspector

MCPツールが呼び出されない理由をデバッグする方法

👤 MCPサーバー開発者 ⏱ ~15 min intermediate

使うタイミング: ツールを書いたが、Claudeが使用せず、理由が不明な場合

前提条件
  • Node — nodejs.org or nvm
フロー
  1. Inspectorを起動する
    npx @mcpjam/inspector@latest を実行し、表示されたURLを開きます。✓ コピーしました
    → ブラウザでUIが開きます
  2. サーバーを接続する
    UIでサーバー(stdioまたはHTTP)を追加して接続します。✓ コピーしました
    → ツール一覧が表示されます
  3. プロンプトをシミュレートする
    チャットタブで、ツールをトリガーするべき質問を行い、JSON-RPCトレースを確認します。✓ コピーしました
    → ツールが実行される(良好)か、モデルが拒否した理由が表示されます(説明が不十分、入力スキーマが不足)

結果: 具体的な原因(ツール説明の誤り、スキーマの問題、モデル選択)と可視化された修正方法

注意点
  • ツールを使用しない弱いモデルでテストする — Evalsタブで複数モデル(Haiku、Sonnet、GPT-4o)でテストします。動作が異なります

MCPサーバーのPRで評価テストを実行する方法

👤 本番MCPを保守するチーム ⏱ ~30 min advanced

使うタイミング: 「このプロンプトはもうツールを選択しなくなった」という問題をCIで検出したい場合

フロー
  1. 評価を作成する
    InspectorでEvalケース(プロンプト、予期されるツール呼び出し、予期される引数)を作成します。✓ コピーしました
    → Evalスイートが保存されます
  2. CIに統合する
    CLIを使用して、すべてのPRで評価を実行し、回帰時にビルドを失敗させます。✓ コピーしました
    → .github/workflows/mcp-eval.yml runs evals

結果: ツール選択を破壊するPRはマージされません

注意点
  • 温度が0より大きい場合、評価が不安定になります — 評価実行では温度を0に設定します
組み合わせ: github

MCPサーバーの壊れたOAuthフローを診断する方法

👤 OAuth保護ツールを配信するMCPサーバー開発者 ⏱ ~20 min advanced

使うタイミング: トークンが更新されない、またはリダイレクトが400を返す場合

フロー
  1. InspectorでOAuthデバッグを有効化する
    サーバーのOAuthエンドポイントを構成し、「Test flow」をクリックします。✓ コピーしました
    → 認可、トークン、リフレッシュのステップごとのトレース
  2. 問題を特定する
    Inspectorが非準拠のステップ(不正なcontent-type、不足しているPKCE、不正なスコープ)をハイライトします。✓ コピーしました
    → 具体的な失敗ノード

結果: 準拠するOAuth実装

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

inspector + github

MCPサーバーのPRでGitHub ActionのInspector評価を実行する

src/tools/に触れるすべてのPRで評価を実行するため、@mcpjam/inspector CLIを使用してGitHub Actionをセットアップします。✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール入力呼び出すタイミングコスト
(inspector app) connect-server transport: stdio|http, command or url 最初のステップ free
(inspector app) execute-tool tool, args 手動テスト depends on tool
(inspector app) chat-and-inspect model, prompt エンドツーエンドシミュレーション 1 LLM call
(inspector app) run-evals suite_id CI回帰テスト N LLM calls

コストと制限

運用コスト

APIクォータ
LLM/評価キーで予算が決まります
呼び出しあたりのトークン
評価はトークンを消費します。並行処理とサイズを制限してください
金額
Inspector自体は無料です。app.mcpjam.comのホストされたアプリにはティアがあります。
ヒント
スモークテスト用にはHaikuで評価を実行してコストを抑え、nightly実行用にSonnet/Opusを予約してください。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

最小スコープ: MCPサーバーが必要とするスコープ 評価用のLLMプロバイダーキー
認証情報の保管: CLI用のローカル環境、ホストされたアプリ用のワークスペースシークレット
データ送信先: ツール呼び出しはMCPとLLM間に留まり、ホストされたアプリはEval結果をワークスペースに保存します
絶対に付与しない: 本番OAuthクライアントシークレットをレビューなしでホストされたアプリにアップロードしないでください

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

stdioサーバーに接続できません

InspectorのコマンドがClaude Desktopのコマンドと一致することを確認してください。作業ディレクトリと環境変数を含めます。

チャットタブに「モデルが構成されていません」と表示されます

SettingsでAnthropicまたはOpenAIキーを追加してください。

評価はローカルで成功するが、CIで失敗します

環境の不一致です。CIではローカルと同じモデル+温度を固定してください。

OAuthテストが「状態の不一致」を報告します

サーバーがstateパラメータを保持していません。InspectorのConformanceレポート内のスペックと比較してください。

代替案

inspector 他との比較

代替案代わりに使う場面トレードオフ
@modelcontextprotocol/inspector(公式)ファーストパーティリファレンスインスペクターが必要な場合機能が限定的で、評価とCIがありません
mcp-client-for-ollamaターミナルのみのOllamaバックアップクライアントが必要な場合デバッガーではなく、単なるクライアントです

その他

リソース

📖 GitHub の公式 README を読む

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