MCP-Universe: Benchmarking Large Language Models with Real-World Model Context Protocol Servers

📄 arXiv: 2508.14704v1 📥 PDF

作者: Ziyang Luo, Zhiqi Shen, Wenzhuo Yang, Zirui Zhao, Prathyusha Jwalapuram, Amrita Saha, Doyen Sahoo, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Junnan Li

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-08-20

备注: Website: https://mcp-universe.github.io

💡 一句话要点

提出MCP-Universe以解决现有LLM基准评估不足问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 模型上下文协议 基准评估 长时间推理 未知工具 AI应用 开源框架

📋 核心要点

  1. 现有的LLM基准评估方法过于简单，无法应对长时间推理和复杂工具的挑战。
  2. MCP-Universe通过与真实的MCP服务器交互，提供了一个全面的基准评估框架，涵盖多个应用领域。
  3. 实验结果显示，领先的LLM模型在复杂任务中表现出显著的性能限制，尤其是在长上下文和未知工具的挑战下。

📝 摘要（中文）

模型上下文协议（MCP）已成为连接大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的变革性标准。然而，现有基准过于简单，无法捕捉实际应用中的挑战，如长时间推理和大型不熟悉工具空间。为此，我们提出MCP-Universe，这是第一个专门设计用于通过与真实MCP服务器交互来评估LLM在现实和困难任务中的综合基准。我们的基准涵盖6个核心领域，涉及11个不同的MCP服务器。通过对领先LLM的广泛评估，我们发现即使是最先进的模型也存在显著的性能限制。此外，我们开源了可扩展的评估框架，支持研究人员和从业者无缝集成新代理和MCP服务器，推动MCP生态系统的创新。

🔬 方法详解

问题定义：现有的LLM基准评估方法未能有效捕捉真实应用中的复杂性，尤其是在长时间推理和不熟悉工具的使用方面存在显著不足。

核心思路：MCP-Universe通过设计一个与真实MCP服务器交互的综合基准，旨在评估LLM在复杂任务中的表现，确保评估的真实性和有效性。

技术框架：该框架包括多个模块，涵盖6个核心领域和11个MCP服务器，采用执行基础评估器，包括格式评估器、静态评估器和动态评估器，以确保评估的全面性和准确性。

关键创新：MCP-Universe是首个专门针对LLM在真实应用中表现的综合基准，强调了长上下文和未知工具的挑战，与传统基准的简单性形成鲜明对比。

关键设计：在评估过程中，采用了多种评估器，确保对时间敏感任务的实时真相检索，设计了适应长输入的处理机制，以应对输入标记数量随交互步骤增加的挑战。

📊 实验亮点

实验结果表明，即使是最先进的模型，如GPT-5、Grok-4和Claude-4.0-Sonnet，在MCP-Universe基准下的表现分别为43.72%、33.33%和29.44%，显示出显著的性能限制。此外，企业级代理如Cursor在该基准下的表现未能超越标准的ReAct框架，突显了长上下文和未知工具的挑战。

🎯 应用场景

MCP-Universe的研究成果可广泛应用于AI开发和评估领域，特别是在需要与外部数据源和工具交互的应用场景中，如金融分析、位置导航和浏览器自动化等。通过提供一个标准化的评估框架，研究人员和开发者可以更好地理解和提升LLM在复杂任务中的表现，推动AI技术的进步和应用。

📄 摘要（原文）

The Model Context Protocol has emerged as a transformative standard for connecting large language models to external data sources and tools, rapidly gaining adoption across major AI providers and development platforms. However, existing benchmarks are overly simplistic and fail to capture real application challenges such as long-horizon reasoning and large, unfamiliar tool spaces. To address this critical gap, we introduce MCP-Universe, the first comprehensive benchmark specifically designed to evaluate LLMs in realistic and hard tasks through interaction with real-world MCP servers. Our benchmark encompasses 6 core domains spanning 11 different MCP servers: Location Navigation, Repository Management, Financial Analysis, 3D Design, Browser Automation, and Web Searching. To ensure rigorous evaluation, we implement execution-based evaluators, including format evaluators for agent format compliance, static evaluators for time-invariant content matching, and dynamic evaluators that automatically retrieve real-time ground truth for temporally sensitive tasks. Through extensive evaluation of leading LLMs, we find that even SOTA models such as GPT-5 (43.72%), Grok-4 (33.33%) and Claude-4.0-Sonnet (29.44%) exhibit significant performance limitations. In addition, our benchmark poses a significant long-context challenge for LLM agents, as the number of input tokens increases rapidly with the number of interaction steps. Moreover, it introduces an unknown-tools challenge, as LLM agents often lack familiarity with the precise usage of the MCP servers. Notably, enterprise-level agents like Cursor cannot achieve better performance than standard ReAct frameworks. Beyond evaluation, we open-source our extensible evaluation framework with UI support, enabling researchers and practitioners to seamlessly integrate new agents and MCP servers while fostering innovation in the rapidly evolving MCP ecosystem.