dev.aicomputeradar/ai-compute-radar

Est-ce que dev.aicomputeradar/ai-compute-radar est sûr ?

Au dernier audit MCP Hub, le serveur MCP « dev.aicomputeradar/ai-compute-radar » est classé « Non encore testé ». Référencé dans l'annuaire. Seul le pentest comportemental fait foi, et il n'a pas encore été exécuté sur ce serveur. 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.

Les 5 outils

• find_fit≈ 242 tokens

  Which tracked models run on a given GPU or Mac: measured GGUF weights + computed context cache + runtime overhead versus usable memory. Returns the best recommendation and every verdict (EXCELLENT/GOOD/TIGHT/OFFLOAD_REQUIRED/NOT_RECOMMENDED/UNKNOWN) with plain-language reasons. Get hardware ids from list_hardware.

  Paramètres, retour & exemple (4)

  Paramètres

  • kv · string · optionnel · f16 | q8_0 | q4_0
    KV-cache quantization (default f16).
  • model · string · optionnel
    Restrict to one model slug.
  • context · integer · optionnel
    Context length in tokens (default 8192).
  • hardware · string · requis
    Hardware id or page slug, e.g. rtx-4090, mac-studio-m3-ultra-96gb.

  Exemple d'appel

  {"name": "find_fit", "arguments": {"hardware": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• gpu_prices≈ 230 tokens

  Median verified on-demand rental price per GPU class on Vast.ai (USD per hour), with min/p75 and offer counts, the collection timestamp, and per class the Rent Index: this week's median against last week and against the first week collected, a trend word, and the days excluded as marketplace glitches, plus RunPod's lowest posted on-demand price per class (a list price, not a median), Clore.ai's median for the same class (a second marketplace, never blended), and the AWS, Azure and Oracle Cloud pay-as-you-go list prices per GPU-hour, each with the instance type, VM size or bare-metal shape the price sits in (list prices, read four times a day, no statement about capacity). The index describes what prices did; it never forecasts.

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "gpu_prices", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• list_hardware≈ 80 tokens

  Curated GPU and Mac profiles the fit engine knows — ids, memory, usable memory after margins, bandwidth. Use an id with find_fit.

  Paramètres, retour & exemple (0)

  Exemple d'appel

  {"name": "list_hardware", "arguments": {}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• trending_models≈ 163 tokens

  Tracked AI models ranked by Heat Score (0–100, weighted percentiles of measured Hugging Face/OpenRouter signals) with the raw signals, local-run facts (GGUF size, quantization) and links. Models still collecting a week of history have heat=null and rank after scored ones.

  Paramètres, retour & exemple (2)

  Paramètres

  • slug · string · optionnel
    Return a single model by slug.
  • limit · integer · optionnel
    How many models to return (default 12).

  Exemple d'appel

  {"name": "trending_models", "arguments": {"slug": "texte", "limit": 1}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

• weekly_pick≈ 181 tokens

  The current pick of the week: one tracked model chosen by a published rule (largest counted Heat Score rise among models that run comfortably on a consumer card of up to 24 GB), with the numbers frozen at selection time, a device-by-device fit ladder and the written report including its caveats. Pass week (e.g. 2026-w37) for a past issue. issue is null until the first issue is published.

  Paramètres, retour & exemple (1)

  Paramètres

  • week · string · optionnel
    ISO week label of a past issue, e.g. 2026-w37 (default: the current issue).

  Exemple d'appel

  {"name": "weekly_pick", "arguments": {"week": "texte"}}

  Exemple de retour

  {"content": [{"type": "text", "text": "…"}]}

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

https://aicomputeradar.dev/api/mcp