如何使用 Bencher MCP


Bencher MCP 是一个托管的 Model Context Protocol(MCP)服务器。 它让 AI 代理和助手无需安装 bencher CLI 即可查询基准测试数据并提交基准测试结果。

当 bencher CLI 可用时,它仍然是使用 Bencher 的推荐方式。 bencher run 负责处理基准测试工具适配器、迭代运行和 CI 集成。 当未安装 CLI,或您的 MCP 客户端无法执行 shell 命令时,请使用 Bencher MCP。

连接

部署方式 URL
Bencher Cloud https://mcp.bencher.dev/mcp
Bencher Self-Hosted https://<api-host>/mcp

例如,从 Claude Code 连接:

Terminal window
claude mcp add --transport http bencher https://mcp.bencher.dev/mcp \
--header "Authorization: Bearer $BENCHER_API_KEY"

或使用通用的 MCP 客户端配置:

{
"mcpServers": {
"bencher": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.bencher.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer ${BENCHER_API_KEY}"
}
}
}
}

认证

Bencher MCP 接受与 Bencher API 相同的 Authorization: Bearer 凭据: 项目 API 密钥(bencher_run_*)或用户 API 密钥(bencher_user_*)。 公开项目无需任何凭据即可读取。 目前尚不支持 OAuth,因此仅支持通过 OAuth 连接远程服务器的 MCP 客户端暂时无法连接。

项目 API 密钥的权限范围限定在单个项目内,因此是大多数代理的最佳选择。 用户 API 密钥可以访问该用户的所有项目。

工具

工具范围与项目 API 密钥(bencher_run_*)的权限一致: 项目范围内的读取和非破坏性的写入。 没有删除或重命名工具,并且使用项目 API 密钥时,警报更新仅限于状态变更。 大多数工具都接受 project 参数,可以是项目的 slug 或 UUID。

工具 用途
submit_run 提交基准测试工具的原始输出;服务器会解析它,并按需自动创建分支、测试环境和阈值
query_perf, perf_image 查询基准测试指标随时间的变化;生成性能图表图片
list_projects, view_project 项目
list_reports, create_report, view_report 报告
list_branches, create_branch, view_branch, update_branch 分支
list_testbeds, create_testbed, view_testbed, update_testbed 测试环境
list_benchmarks, create_benchmark, view_benchmark, update_benchmark 基准测试
list_measures, create_measure, view_measure, update_measure 度量
list_thresholds, create_threshold, view_threshold, update_threshold 阈值
list_alerts, view_alert, update_alert 警报
view_metric 带有完整上下文的单个指标
list_plots, view_plot 已保存的仪表板图表
list_jobs, view_job 裸机运行器任务
🤖 该文档由 AI 自动翻译。 它可能不准确并且可能包含错误。 如果您发现任何错误,请在 GitHub 上提出问题.


Published: Sat, July 18, 2026 at 7:00:00 AM UTC