GitHub Copilot 响应时间统计 MCP 服务

这是一个基于 Python 的 MCP（Model Context Protocol）服务，用于统计和对比 GitHub Copilot 以及其他 AI 模型的响应时间。

功能特性

📊 实时记录模型响应时间
🔄 支持多个会话同时进行
📈 提供详细的统计分析
🏆 模型性能对比
💾 数据持久化存储
🛠️ 简单易用的 API

安装依赖

pip install -r requirements.txt

快速开始

1. 启动 MCP 服务

python index.py

2. 基本使用流程

# 开始记录一个问题的响应时间 start_question_timing( session_id="unique-session-1", model_name="GitHub Copilot", question="如何优化Python代码性能？" ) # 向模型提问并等待回答... # 收到回答后结束记录 end_question_timing(session_id="unique-session-1")

3. 查看统计结果

# 查看特定模型的统计 get_model_statistics(model_name="GitHub Copilot") # 对比所有模型性能 compare_all_models()

API 工具说明

核心工具

start_question_timing - 开始记录响应时间
end_question_timing - 结束记录并计算时间
get_model_statistics - 获取统计数据
compare_all_models - 模型性能对比

辅助工具

get_active_sessions - 查看活动会话
clear_all_data - 清除所有数据
resource://usage - 使用指南

数据结构

每条记录包含以下信息：

模型名称
问题内容
开始时间戳
结束时间戳
响应时间（毫秒）
记录时间
会话ID

使用示例

测试不同模型

# 测试 GitHub Copilot start_question_timing("test-1", "GitHub Copilot", "创建REST API") # ... 向 Copilot 提问 ... end_question_timing("test-1") # 测试 Claude start_question_timing("test-2", "Claude-3", "创建REST API") # ... 向 Claude 提问 ... end_question_timing("test-2") # 对比结果 compare_all_models()

批量测试

运行示例客户端查看完整演示：

python client_example.py

数据存储

所有数据自动保存到 response_stats.json
支持服务重启后数据恢复
JSON 格式便于数据分析

注意事项

会话ID唯一性 - 确保每个测试使用唯一的会话ID
及时结束计时 - 收到回答后立即调用 end_question_timing
数据备份 - 定期备份 response_stats.json 文件

实际使用场景

1. 对比不同AI模型

测试同一个问题在不同AI模型上的响应速度

2. 模型性能监控

长期跟踪特定模型的响应时间趋势

3. 优化提示词

测试不同的提示词对响应时间的影响

4. 服务质量评估

为AI服务选择提供数据支持

扩展功能

可以轻松扩展以支持：

响应质量评分
更复杂的统计分析
图表可视化
导出报告功能

许可证

MIT License

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How are these scores calculated?

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