MCPJam Inspector (MCP server) — Casos de uso, Instalar & Demo ao vivo

Name: MCPJam Inspector MCP Server
Author: MCPJam

Por que usar

Principais recursos

Conecta qualquer transport MCP: stdio / SSE / streamable HTTP
Chame qualquer tool manualmente com formulários e validação ao vivo do JSON Schema
Chat integrado que usa as tools do servidor — veja como um LLM as usa na prática
Modo eval: execute um prompt em múltiplos modelos, compare rastros de uso de tools
Funciona para apps do ChatGPT também, não apenas servidores MCP

Demo ao vivo

Como fica na prática

mcpjam-inspector.replay ▶ pronto

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Instalar

Escolha seu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

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

Abra Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicie após salvar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

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

Cursor usa o mesmo esquema mcpServers que o Claude Desktop. Config de projeto vence a global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

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

Clique no ícone MCP Servers na barra lateral do Cline, depois "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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

Mesmo formato do Claude Desktop. Reinicie o Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json

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

O Continue usa um array de objetos de servidor em vez de um map.

~/.config/zed/settings.json

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

Adicione em context_servers. Zed recarrega automaticamente ao salvar.

claude mcp add mcpjam-inspector -- npx -y @mcpjam/inspector

Uma linha só. Verifique com claude mcp list. Remova com claude mcp remove.

Casos de uso

Usos do mundo real: MCPJam Inspector

Depurar por que sua tool MCP está sendo chamada errada

👤 Autores de servidores MCP ⏱ ~20 min intermediate

Quando usar: Você publicou uma tool e o Claude continua chamando-a com argumentos errados.

Pré-requisitos

Inspector rodando — npx -y @mcpjam/inspector (abre o navegador em localhost:6274)
Seu servidor MCP — Tenha-o pronto para iniciar via comando stdio ou URL SSE

Fluxo

Conectar o servidor

In the inspector UI, add a stdio server: command=node, args=[./dist/server.js].✓ Copiado

→ Lista de tools aparece com descrições + esquemas
Ler a visão do LLM

Look at the rendered description in the tool detail panel — that's exactly what the model sees.✓ Copiado

→ Identifique a ambiguidade («id» deveria ser «task_id», ou exemplo faltando)
Reproduzir o uso incorreto

Open Chat tab. Send the user prompt that caused the failure. Watch the tool_use payload.✓ Copiado

→ Mesma chamada errada que você viu em produção
Corrigir a descrição e testar novamente

Update the tool's description and example in your server code, restart, retry the same prompt.✓ Copiado

→ Chamada correta desta vez

Resultado: Correção concreta com um antes/depois baseado em evidências.

Armadilhas

Esquema desatualizado no cache após reiniciar o servidor — Clique em «Reconnect» no painel do servidor; o inspector rebusca list_tools

Avaliar como modelos diferentes usam as tools do seu servidor MCP

👤 Autores de servidores que visam múltiplos clientes ⏱ ~45 min advanced

Quando usar: Você quer saber se seu servidor funciona tão bem com Sonnet quanto com Haiku/GPT-5.

Fluxo

Construir um conjunto de evals

Author 10 representative user prompts in the Eval tab. Mix easy and adversarial.✓ Copiado

→ Eval salvo com prompts + sequências esperadas de tools
Executar em múltiplos modelos

Run the eval against Sonnet 4.6, Haiku 4.5, and GPT-5. Compare tool-use traces.✓ Copiado

→ Rastro por modelo; aprovado/reprovado por prompt
Refinar o esquema mais fraco

On the failing prompts, what description change would fix the cheaper model without breaking Sonnet?✓ Copiado

→ Reescrita concreta da descrição

Resultado: Um servidor que funciona em toda a linha de modelos, não apenas no que você testou.

Armadilhas

Eval testa apenas o caminho feliz — Adicione prompts adversariais: argumentos faltando, entradas contraditórias, informações parciais

Explorar um servidor MCP de terceiros desconhecido com segurança

👤 Qualquer pessoa avaliando um MCP da comunidade ⏱ ~15 min intermediate

Quando usar: Você está pensando em adicionar o MCP de alguém à sua configuração e quer ver as tools primeiro.

Fluxo

Subir isolado

Add the server in inspector — don't put it in your real client config yet.✓ Copiado

→ Tools listadas com descrições completas
Auditar a superfície

Scan tool list. Anything that writes/deletes/runs code? Anything that calls external URLs?✓ Copiado

→ Lista de tools categorizada por risco
Testar manualmente as tools arriscadas

Hand-call each write tool with a no-op payload to see what it actually does.✓ Copiado

→ Você confirma o comportamento antes de expor a um agente autônomo

Resultado: Decisão de instalar/pular com informação, não confiança cega.

Armadilhas

Tool executa shell — mesmo chamada manual pode mutar seu sistema — Execute em container ou diretório temporário; nunca inspecione MCP não confiável no seu computador de trabalho

Combinações

Combine com outros MCPs para 10× de alavancagem

mcpjam-inspector + github

Perfilar seu servidor MCP no CI

On every PR, run inspector eval against the main + PR head; comment diff in the PR via github MCP.✓ Copiado

Ferramentas

O que este MCP expõe

Ferramenta	Entradas	Quando chamar	Custo
list_tools	conexão ao servidor	Executa automaticamente na conexão — raramente chamado manualmente	0
call_tool	tool_name, args	Chamar qualquer tool manualmente com formulários de entrada	depende da tool
chat	model, messages	Guiar um LLM pelas suas tools para ver comportamento emergente	depende da API do modelo
run_eval	eval_set, models[]	Verificação de regressão cross-model antes de publicar	chamadas de API × modelos × prompts

Custo e limites

O que custa rodar

Cota de API: Modo eval atinge cotas do provedor LLM — traga suas próprias chaves
Tokens por chamada: 0 para o inspector em si; custo completo de agente para chat/eval
Monetário: Gratuito (código aberto) — você paga apenas custos de API de modelos
Dica: Use Haiku para iteração de eval; mude para Sonnet apenas para a verificação final cross-model

Segurança

Permissões, segredos, alcance

Escopos mínimos: Somente rede local por padrão

Armazenamento de credenciais: Chaves de API para modelos de eval armazenadas no localStorage do navegador por padrão — limpe após uso em máquinas compartilhadas

Saída de dados: Apenas para provedores de modelos que você configurar (Anthropic, OpenAI, etc.) e os servidores MCP que conectar

Nunca conceda: Acesso à internet pública — mantenha o inspector no localhost

Inspecionar um servidor MCP malicioso ainda executa o código desse servidor na sua máquina — coloque desconhecidos em sandbox

Solução de problemas

Erros comuns e correções

Servidor falha ao conectar (stdio)

Verifique se o caminho do comando é absoluto e o diretório de trabalho está correto; verifique stderr no painel de logs do inspector

Verificar: Execute o comando do servidor manualmente em um terminal primeiro

Servidor SSE trava na conexão

Problema de CORS ou cabeçalho de auth — verifique se o endpoint SSE aceita requisições cross-origin de localhost:6274

Verificar: curl -N <sse_url> com -H 'Accept: text/event-stream'

Eval executa mas todos os modelos falham

Verifique a validade da chave de API nas configurações; confira se os nomes dos modelos correspondem à nomenclatura atual do provedor

Porta do inspector já em uso

PORT=6275 npx @mcpjam/inspector

Verificar: lsof -i :6274

Alternativas

MCPJam Inspector vs. outros

Alternativa	Quando usar	Troca
modelcontextprotocol/inspector (oficial)	Você quer o inspector de referência canônico com o conjunto de recursos mais conservador	Não tem modos de chat/eval; mais baixo nível
wong2/mcp-cli	Você prefere terminal a UI	Sem comparação visual de evals ou renderização de esquemas

Mais

Recursos

📖 Leia o README oficial no GitHub

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