Agentvet

io.github.MukundaKatta由 GitHub 帳號 MukundaKatta 發布v0.1.0更新於 Oct 24, 2026

Validate tool-call args before execution. Returns LLM-friendly retry hints.

已驗證STDIO僅桌面開發者工具AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

讓助理在執行前依形狀規格驗證 LLM 產生的工具呼叫參數,並產生重試提示。

可以做什麼
提供 agentvet 函式庫的三個工具:validate_tool_args 依簡單的形狀規格檢查參數物件,回傳是否有效、錯誤訊息以及可直接送出的重試提示;lint_tool_definition 檢查工具定義中的常見問題,例如名稱不是 snake_case、缺少說明或沒有必填欄位;generate_retry_message 依驗證錯誤與嘗試過的參數產生標準的、面向 LLM 的重試文字。
適用情境
適合在對話中快速確認某個參數物件對某個工具是否有效、稽核一批工具定義以提升 LLM 工具呼叫準確度,或在即時代理迴圈之外準備重試回饋文字。若要在 Node 代理迴圈內做執行時驗證,則直接使用底層函式庫。
執行需求
透過 stdio 在本機執行,通常以 npx 從 npm 套件 @mukundakatta/agentvet-mcp 啟動,因此需要 Node.js 以及抓取套件的網路存取。未宣告任何帳號、API 金鑰、環境變數或標頭。僅支援桌面端 MCP 用戶端。
安裝前請注意
此伺服器只做驗證與檢查,不會執行被檢查的工具,因此驗證通過並不代表底層動作是安全的。你提交的參數與工具定義會交給本機程序檢查。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Agentvet,將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

agentvet-mcp

MCP server for @mukundakatta/agentvet. Lets Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, or any other MCP client validate LLM-generated tool-call args before execution and produce LLM-friendly retry messages when something's wrong.

bash
npx -y @mukundakatta/agentvet-mcp

Three tools:

  • validate_tool_args — check args against a small shape spec; returns { valid, error?, retry_hint? } where retry_hint is a ready-to-send LLM feedback message.
  • lint_tool_definition — sanity-check a tool definition for common mistakes that hurt LLM tool-use accuracy.
  • generate_retry_message — given a validation error, build the canonical LLM-facing retry message using agentvet's ToolArgError.toLLMFeedback() formatting.

Add to your client

Claude Desktop

Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

json
{  "mcpServers": {    "agentvet": {      "command": "npx",      "args": ["-y", "@mukundakatta/agentvet-mcp"]    }  }}

Same shape for Cursor (~/.cursor/mcp.json), Cline, Windsurf, Zed.

Tool examples

validate_tool_args:

json
{  "tool_name": "send_email",  "args": { "to": "[email protected]" },  "shape": { "to": "string", "subject": "string", "body": "string" }}

Returns:

json
{  "valid": false,  "error": "missing required field: subject",  "retry_hint": "send_email rejected your args: missing required field: subject. Please call again with the corrected arguments."}

lint_tool_definition:

json
{  "tool": {    "name": "BadName",    "inputSchema": { "type": "object", "properties": { "x": { "type": "string" } } }  }}

Returns warnings about non-snake_case name, missing description, missing field descriptions, and no required fields.

generate_retry_message:

json
{  "tool_name": "send_email",  "validation_error": "missing required field: subject",  "attempted_args": { "to": "[email protected]" }}

Returns the canonical retry feedback string the runtime callers see — so you can prepare retry text outside the live agent loop.

Why a separate MCP server

@mukundakatta/agentvet is a zero-dependency JavaScript library. This MCP server makes its validation primitives accessible from any MCP-aware AI assistant. Useful for quickly auditing a registry of tools, or asking the assistant "is this args object valid for my send_email tool?" without leaving the chat.

For runtime arg validation in your agent loop, use @mukundakatta/agentvet directly inside your Node process (it wraps your tool fn and throws ToolArgError synchronously).

Sibling MCP servers

Part of the agent-stack series:

License

MIT

來源:README.md,提交 814875f

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包,因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v0.1.0最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 50%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭,或保持端點能夠回應探測,以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分