MCPJam Inspector (MCP server) — ユースケース, インストール & ライブデモ

Name: MCPJam Inspector MCP Server
Author: MCPJam

なぜ使うのか

主な機能

任意の MCP トランスポートに接続：stdio / SSE / streamable HTTP
フォーム形式の入力とライブ JSON Schema 検証で任意ツールを手動呼び出し
サーバーのツールを使うエージェントとして LLM が実際にどう使うかを確認できる組み込みチャット
eval モード：複数モデルでプロンプトを実行し、ツール使用トレースを比較
MCP サーバーだけでなく ChatGPT アプリにも対応

ライブデモ

実際の動作

mcpjam-inspector.replay ▶ 準備完了

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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": {
    "mcpjam-inspector": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mcpjam/inspector"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "mcpjam-inspector": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mcpjam/inspector"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "mcpjam-inspector": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mcpjam/inspector"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "mcpjam-inspector": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mcpjam/inspector"
      ]
    }
  }
}

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

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "mcpjam-inspector",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mcpjam/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": {
    "mcpjam-inspector": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@mcpjam/inspector"
        ]
      }
    }
  }
}

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

claude mcp add mcpjam-inspector -- npx -y @mcpjam/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： MCPJam Inspector

MCP ツールが誤った引数で呼ばれる原因をデバッグする

👤 MCP サーバーの開発者 ⏱ ~20 min intermediate

使うタイミング： ツールをリリースしたが、Claude が誤った引数で呼び続けるとき。

前提条件

Inspector の起動 — npx -y @mcpjam/inspector（ブラウザで localhost:6274 が開く）
作成した MCP サーバー — stdio コマンドまたは SSE URL で起動できる状態にしておく

フロー

サーバーに接続する

In the inspector UI, add a stdio server: command=node, args=[./dist/server.js].✓ コピーしました

→ ツール一覧が説明とスキーマ付きで表示される
LLM からの見え方を確認する

Look at the rendered description in the tool detail panel — that's exactly what the model sees.✓ コピーしました

→ 曖昧な箇所を発見できる（「id」は「task_id」であるべき、例が不足しているなど）
誤使用を再現する

Open Chat tab. Send the user prompt that caused the failure. Watch the tool_use payload.✓ コピーしました

→ 本番環境と同じ誤った呼び出しが再現される
説明を修正して再テスト

Update the tool's description and example in your server code, restart, retry the same prompt.✓ コピーしました

→ 今度は正しい呼び出しが行われる

結果： 証拠に基づいた修正前後の比較による具体的な改善。

注意点

サーバー再起動後もスキーマがキャッシュされたまま — サーバーパネルの「Reconnect」をクリックする。Inspector が list_tools を再取得する

複数モデルで MCP サーバーのツール使用を評価する

👤 複数クライアントを対象にするサーバー開発者 ⏱ ~45 min advanced

使うタイミング： Sonnet と Haiku / GPT-5 でサーバーの動作が同等かを確認したいとき。

フロー

評価セットを作成する

Author 10 representative user prompts in the Eval tab. Mix easy and adversarial.✓ コピーしました

→ プロンプトと期待されるツール呼び出し順序を含む eval が保存される
複数モデルで実行する

Run the eval against Sonnet 4.6, Haiku 4.5, and GPT-5. Compare tool-use traces.✓ コピーしました

→ モデルごとのトレースと各プロンプトの合否が表示される
最も弱いスキーマを改善する

On the failing prompts, what description change would fix the cheaper model without breaking Sonnet?✓ コピーしました

→ 具体的な説明文の書き換え案が提示される

結果： テストした 1 つのモデルだけでなく、モデルラインナップ全体で機能するサーバーが完成する。

注意点

評価が正常系だけをテストしている — 敵対的なプロンプトを追加する：引数の欠如、矛盾する入力、情報の不足など

未知のサードパーティ MCP サーバーを安全に調べる

👤 コミュニティの MCP を評価している方 ⏱ ~15 min intermediate

使うタイミング： 誰かの MCP を設定に追加する前に、どんなツールを公開しているか確認したいとき。

フロー

隔離した状態で起動する

Add the server in inspector — don't put it in your real client config yet.✓ コピーしました

→ ツールが全説明付きでリストアップされる
公開面を監査する

Scan tool list. Anything that writes/deletes/runs code? Anything that calls external URLs?✓ コピーしました

→ リスク別に分類されたツール一覧が表示される
危険なツールを手動でテスト

Hand-call each write tool with a no-op payload to see what it actually does.✓ コピーしました

→ 自律エージェントに渡す前に動作を確認できる

結果： 盲目的に信頼するのではなく、情報に基づいたインストール・スキップの判断ができる。

注意点

ツールがシェルコマンドを呼ぶ場合、手動呼び出しでもシステムに変更が加わることがある — コンテナや作業用ディレクトリで実行する。日常使いのマシンで未知の MCP を調べないこと

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

mcpjam-inspector + github

CI で自作 MCP サーバーのプロファイルを取得する

On every PR, run inspector eval against the main + PR head; comment diff in the PR via github MCP.✓ 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
list_tools	server connection	接続時に自動実行される。手動での呼び出しはほとんど不要	0
call_tool	tool_name, args	フォーム入力で任意のツールを手動呼び出しする	depends on tool
chat	model, messages	LLM にツールを操作させ、実際の動作を観察する	depends on model API
run_eval	eval_set, models[]	リリース前のクロスモデル回帰チェック	API calls × models × prompts

コストと制限

運用コスト

APIクォータ: eval モードは LLM プロバイダーのクォータを消費する。自分の API キーが必要
呼び出しあたりのトークン: Inspector 自体は 0。chat / eval のエージェントコストは全額かかる
金額: 無料（オープンソース）。モデル API のコストのみ負担する
ヒント: eval の反復には Haiku を使う。最終的なクロスモデル確認のみ Sonnet に切り替える

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

最小スコープ： Local network only by default

認証情報の保管： eval モデルの API キーはデフォルトでブラウザの localStorage に保存される。共有マシンでは使用後に消去すること

データ送信先： 設定したモデルプロバイダー（Anthropic・OpenAI など）と接続した MCP サーバーのみ

絶対に付与しない： パブリックインターネットアクセス。Inspector は localhost に留めること

悪意ある MCP サーバーを調べると、そのサーバーのコードがマシン上で実行される。未知のものはサンドボックスで

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

サーバーの接続に失敗する（stdio）

コマンドのパスが絶対パスか、作業ディレクトリが正しく設定されているか確認する。Inspector のログパネルで stderr を確認する

確認： Run the server command manually in a terminal first

SSE サーバーが接続中にハングする

CORS または認証ヘッダーの問題。SSE エンドポイントが localhost:6274 からのクロスオリジンリクエストを受け付けているか確認する

確認： curl -N <sse_url> with -H 'Accept: text/event-stream'

eval を実行したが全モデルが失敗する

設定で API キーの有効性を確認する。モデル名がプロバイダーの最新の名称と一致しているか確認する

Inspector のポートが使用中

PORT=6275 npx @mcpjam/inspector

確認： lsof -i :6274

代替案

MCPJam 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 (official)	最も保守的な機能セットを持つ公式リファレンス Inspector が欲しいとき	chat / eval モードがない。より低レベル
wong2/mcp-cli	UI よりターミナルを好む場合	視覚的な eval 比較やスキーマレンダリングがない

その他

リソース

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