Combien d'outils expose io.github.mattgierhart/espresso-mcp ?

io.github.mattgierhart/espresso-mcp expose 6 outil(s). Le coût de contexte pour les charger tous est d'environ 1644 tokens (coût unique au chargement, pas par appel).

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io.github.mattgierhart/espresso-mcp

serveur MCP (Model Context Protocol)

▸ Recherche & Web

[ Vérifié ]

Verdict MCP Hub
Aucun comportement malveillant détecté au test comportemental.

npmType / transport

directAccès

~1644 tokensCoût de contexte

6Outils

Est-ce que io.github.mattgierhart/espresso-mcp est sûr ?

Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « io.github.mattgierhart/espresso-mcp » est classé « Vérifié ». Aucun comportement malveillant détecté au test comportemental. Le verdict est réévalué en continu ; consultez la fiche pour l'état à jour.

Méthode : MCP Hub analyse la description de chaque outil (couche 1) et, pour le verdict fort, exécute le serveur dans une micro-VM isolée avec leurres et réseau bloqué (couche 2). On publie des noms et des compteurs, jamais le contenu brut renvoyé par un outil.

Versions auditées & empreintes

Vérifiez la version que vous utilisez : son empreinte doit correspondre à celle listée ici — sinon vous n'utilisez pas la version auditée.

[ Vérifié ] v0.2.0 audité le 2026-10-21

sha512-qHLw+g1jLKpiH0jVM8FUyHi0gPnd8deUUMM48BaP5PLiqQ55oZLgPrDszgk13VgvLQp57mHoWOaYWNa8MmSjzQ==

npm view espresso-mcp@0.2.0 dist.integrity

Vous utilisez ce serveur ? Suivez-le (créez un compte) pour être alerté dès qu'une nouvelle version paraît ou que le verdict change.

Les 6 outils

find_espresso_near≈ 275 tokens
Find ranked specialty espresso cafes within a radius of given coordinates. Returns cafes from the curated database sorted by espresso-quality score, with distance and score reasoning for each.
Paramètres, retour & exemple (5)
Paramètres
- lat · number · requis
  Latitude in decimal degrees (-90..90).
- lon · number · requis
  Longitude in decimal degrees (-180..180).
- limit · integer · optionnel
  Maximum number of cafes to return. Default 10.
- min_score · number · optionnel
  Filter out cafes below this espresso quality score (0-100). Default 50.
- radius_km · number · optionnel
  Search radius in kilometers. Default 2km.
Exemple d'appel
```
{"name": "find_espresso_near", "arguments": {"lat": 1, "lon": 1}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
search_cafes≈ 287 tokens
Search the curated specialty coffee cafe database by name, city, country, roaster, and minimum quality score. Returns scored results sorted by espresso-quality score descending.
Paramètres, retour & exemple (6)
Paramètres
- city · string · optionnel
  Filter by city name (case-insensitive exact match).
- limit · integer · optionnel
  Maximum number of cafes to return. Default 20.
- query · string · optionnel
  Free-text query matched against cafe name, city, district, and notes (case-insensitive).
- country · string · optionnel
  Filter by ISO-3166 alpha-2 country code (e.g. 'JP', 'DK', 'US').
- roaster · string · optionnel
  Filter to cafes that roast in-house under this name, or serve beans from this roaster.
- min_score · number · optionnel
  Minimum espresso-quality score (0-100). Default 0 (no filter).
Exemple d'appel
```
{"name": "search_cafes", "arguments": {"city": "texte", "limit": 1, "query": "texte", "country": "texte", "roaster": "texte", "min_score": 1}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
get_cafe_details≈ 119 tokens
Retrieve a full curated record for a cafe by id, including the espresso-quality score breakdown (per-signal contributions) and a few nearby/related cafes.
Paramètres, retour & exemple (1)
Paramètres
- id · string · requis
  Cafe id (slug) — e.g. 'tim-wendelboe-oslo'. Use search_cafes to find ids.
Exemple d'appel
```
{"name": "get_cafe_details", "arguments": {"id": "texte"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
score_cafe≈ 625 tokens
Apply the espresso-quality scoring algorithm to a set of observed signals (no database lookup required). Returns a 0-100 score, tier, per-signal contributions, and reasoning. Use this when you've gathered information about a cafe from a website, photo, or review and want a structured assessment.
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètres
- name · string · optionnel
  Optional cafe name (used in reasoning and roaster lookup).
- source_rankings · array · optionnel
  Awards / rankings the cafe appears in.
- observed_signals · object · requis
  Signals observed about the cafe. Omit fields you don't know — unknowns are skipped, not penalized.
Exemple d'appel
```
{"name": "score_cafe", "arguments": {"observed_signals": {}}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
list_great_roasters≈ 200 tokens
List curated specialty coffee roasters from the database, filtered by country and reputation tier. Useful for finding cafes that serve a given roaster's beans, or planning a roaster-focused trip.
Paramètres, retour & exemple (3)
Paramètres
- limit · integer · optionnel
  Maximum number of roasters to return. Default 50.
- country · string · optionnel
  Filter by ISO-3166 alpha-2 country code.
- min_reputation · string · optionnel · notable | regional-leader | world-class
  Minimum reputation tier. Default: 'notable' (includes all known).
Exemple d'appel
```
{"name": "list_great_roasters", "arguments": {"limit": 1, "country": "texte", "min_reputation": "notable"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```
list_anti_patterns≈ 220 tokens
List shops that exemplify what to AVOID when looking for great espresso. Includes mass-market chains (Starbucks, Dunkin', Costa) and 'flavor-led specialty' shops that display third-wave signage but lean heavily on flavored drinks. Each entry shows why it's flagged. Useful as contrast when recommending real specialty cafes, and as regression fixtures for the scoring algorithm.
Paramètres, retour & exemple (2)
Paramètres
- limit · integer · optionnel
  Maximum number of entries to return. Default 20.
- category · string · optionnel · mass-market-chain | flavor-led-specialty | instagram-bait
  Filter to a specific anti-pattern category.
Exemple d'appel
```
{"name": "list_anti_patterns", "arguments": {"limit": 1, "category": "mass-market-chain"}}
```
Exemple de retour
```
{"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}
```

Badge pour votre README

Ce serveur a passé le pentest comportemental. Le badge porte son nom et renvoie à cette fiche — la preuve, c'est la fiche (verdict live qu'on contrôle), pas l'image.

Markdown

[![Vérifié par MCP Hub](https://dokore.fr/badge/io.github.mattgierhart--espresso-mcp.svg)](https://dokore.fr/serveur/io.github.mattgierhart--espresso-mcp)

HTML

<a href="https://dokore.fr/serveur/io.github.mattgierhart--espresso-mcp"><img src="https://dokore.fr/badge/io.github.mattgierhart--espresso-mcp.svg" alt="Vérifié par MCP Hub" height="20"></a>

Réévalué en continu : si le comportement change, le verdict tombe et le badge disparaît. Un badge qui ne pointe pas vers une fiche dokore.fr ne prouve rien. Comment ça marche

C'est votre serveur ?

Revendiquez-le sur l'espace créateur (preuve GitHub, domaine ou npm) pour afficher le badge « propriétaire vérifié » et lancer un pentest comportemental à la demande afin d'obtenir le badge « Vérifié ».

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Source

espresso-mcp@0.2.0