MCPBench
一个用于评估MCP服务器性能的专业测试框架。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：MCPBench。 它的用途是：一个用于评估MCP服务器性能的专业测试框架。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/mcpbench/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我需要评估我们新部署的MCP服务器的性能，请使用MCPBench运行一个标准负载测试。” 它会引导你配置服务器地址和测试参数，然后自动执行测试任务，最终生成一份包含响应时间、吞吐量和错误率的详细性能报告，帮助你判断服务器是否达标。
介绍
MCPBench是一个专门用于评估和测试MCP（Model Context Protocol）服务器性能的框架。它解决了开发者在选择或优化MCP服务器时缺乏统一、客观性能评估标准的问题，帮助量化服务器的处理能力、稳定性和效率。
该框架通过预设的基准测试任务，模拟真实场景下的服务器负载，自动执行测试并收集关键性能指标，如响应延迟、吞吐量、资源消耗和错误率。用户只需配置目标服务器地址和测试参数，即可运行完整的评估流程。
它非常适合智能体开发者、运维工程师和进行技术选型的团队。当您需要比较不同MCP服务器的性能优劣，或在部署前验证服务器能否满足业务负载要求时，MCPBench能提供数据支撑。
建议在相对纯净的测试环境中运行，以避免网络波动或其他进程干扰测试结果。测试前请确保目标MCP服务器已正确部署并可访问，并根据预期的实际并发量合理设置测试参数。
核心特点
与通用性能测试工具不同，MCPBench专为MCP协议栈定制，内置了对MCP特有操作（如工具调用、上下文管理）的基准测试场景。它支持同时对多个MCP服务器进行横向对比测试，并输出针对AI应用场景的精准评估指标，如Token处理效率。
注意事项
该框架主要用于性能基准测试，不适用于功能测试、安全审计或生产环境的实时监控。
常见问题
MCPBench能测试哪些MCP服务器？
它兼容任何实现了标准MCP协议的服务器，如官方示例服务器或自定义开发的MCP服务。
测试结果包含哪些指标？
主要包括请求延迟、每秒处理请求数(QPS)、成功率、以及可选的资源（如内存/CPU）使用情况概览。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/mcpbench/raw/index.md 读取 MCPBench 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/mcpbench/raw/index.md（查看排版版本）