PQS scores any prompt before the model runs. 8 dimensions. 5 frameworks. Pre-flight, not post-hoc.
Score prompt quality before it reaches any AI model. An MCP server for PQS. Score and optimize LLM prompts before they hit any model. Built on PEEM, RAGAS, MT-Bench, G-Eval, and ROUGE. Add to your config (): Use this when your MCP client supports streamable-HTTP transport (no local npm install required): Returns a 0-80 score, A-F grade, full 8-dimension breakdown (clarity, specificity, context,…
Inferido de los transportes que declara este listado (stdio, streamable-http). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.
La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.
Leído del código que npm publica realmente, en el momento del análisis. El paquete nunca se ejecutó. Las herramientas registradas dinámicamente en tiempo de ejecución, o escondidas en código empaquetado o minificado, pueden pasarse por alto — así que esto es un mínimo de la superficie de herramientas, no un censo completo.
score_promptSin descripción publicadaEsta herramienta no publicó ninguna descripción. Forge no se la inventa.
optimize_promptSin descripción publicadaEsta herramienta no publicó ninguna descripción. Forge no se la inventa.
0 de 2 herramientas publicaron una descripción.
Los nombres y descripciones de las herramientas los escribe el publicador y se muestran literalmente como texto inerte. Son las cadenas que un cliente MCP pasa al modelo, así que Forge las analiza en busca de patrones de inyección de prompts — cualquier hallazgo aparece junto al análisis de seguridad de arriba. «Privilegiada» es una coincidencia de palabra clave en el nombre de la herramienta, no una auditoría de lo que hace: un nombre inofensivo puede hacer cualquier cosa.
Score prompt quality before it reaches any AI model. An MCP server for PQS. Score and optimize LLM prompts before they hit any model. Built on PEEM, RAGAS, MT-Bench, G-Eval, and ROUGE. Add to your config (): Use this when your MCP client supports streamable-HTTP transport (no local npm install required): Returns a 0-80 score, A-F grade, full 8-dimension breakdown (clarity, specificity, context, constraints, outputformat, roledefinition, examples, cot_structure), and the weakest dimension.…
Los nombres enlazados abren el índice de Forge con todas las entradas que se observó que exponen esa herramienta. Ver todas las herramientas indexadas.
Este paquete se analizó por última vez antes de que Forge empezara a guardar el árbol resuelto. El próximo análisis lo registrará.