GitHub Copilot Response Time Statistics MCP Server

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

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Enables users to measure, track, and compare response times of GitHub Copilot and other AI models. Provides statistical analysis and performance comparison tools for evaluating AI model efficiency.

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