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codex-radar-mcp

by MorphieEndless
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Python
Remote

📡 Codex Radar MCP

把 codexradar.com 的实时模型智商数据，封装成标准 MCP（Model Context Protocol）服务器，让 MaiBot、Claude Desktop、Cursor 等 AI 助手能随时回答——"现在哪个模型最聪明？该换哪个档？有没有降智？"

License: MIT Python

✨ 特性

  • 零配置数据源：直接抓取 codexradar.com 的公开 JSON 接口，无需登录、无需 API Key、不解析 HTML

  • 5 个现成工具：综合智能 IQ、软件工程 IQ、视觉空间 IQ、社区体感分、订阅人数

  • 分场景档位推荐：自动给出「日常开发 / 难题攻坚 / 后台自动化 / 跑龙虾」各自的模型 + 推理档位建议（即雷达站上的"建议换 max/xhigh/low"）

  • 开箱即用：pip install + 一行启动，Streamable HTTP 传输，主流 MCP 客户端通吃

  • 自带缓存：120s 本地缓存，避免高频查询打爆源站

Related MCP server: MCP Server

🏗️ 架构

codexradar.com（公开 JSON 接口，约 5 分钟刷新）
        │ HTTPS
        ▼
codex-radar-mcp（FastMCP · Streamable HTTP · 0.0.0.0:8765/mcp）
        │ 120s 本地缓存 / 中文档位对照 / 数据清洗
        ▼
MCP 客户端（MaiBot · Claude Desktop · Cursor · 任意 MCP Client）

🚀 快速开始

1. 安装

git clone https://github.com/MorphieEndless/codex-radar-mcp.git
cd codex-radar-mcp
python3 -m venv venv
venv/bin/pip install -r requirements.txt

2. 启动

./run.sh
# 或直接：venv/bin/python -u src/codex_radar_mcp.py

默认监听 0.0.0.0:8765，MCP 端点：http://127.0.0.1:8765/mcp

3. 健康检查

./healthcheck.sh http://127.0.0.1:8765/mcp
# 期望输出：✅ healthy: codex-radar 1.29.0

4. 接入 MCP 客户端

以 Claude Desktop 为例（claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "codex-radar": {
      "url": "http://127.0.0.1:8765/mcp",
      "transport": "streamable_http"
    }
  }
}

5. 试试看

连上后直接问：

  • "现在哪个模型综合 IQ 最高？"

  • "日常开发用哪个模型的哪个档位最划算？"

  • "gpt-5.6 最近有没有降智？"

🔧 环境变量

变量

默认值

说明

CODEX_RADAR_HOST

0.0.0.0

监听地址（容器/远程访问需保持非 127.0.0.1）

CODEX_RADAR_PORT

8765

监听端口

CODEX_RADAR_TIMEOUT

15

抓取远端超时（秒）

CODEX_RADAR_CACHE_TTL

120

本地缓存时间（秒）

CODEX_RADAR_PROGRESS_ENABLED

false

是否发送 MCP progress notification；默认关闭，且不保证 MaiBot 将其渲染为群消息

🛠️ 工具清单

工具

参数

说明

get_model_ratings

无

近 24h 社区体感评分（按模型分组）

get_radar_insights

无

★核心：综合 IQ + 4 场景档位推荐

get_intelligence_effort

model?

软件工程 IQ 明细（含成本指数/agent 步数/24-48h 运行量，可过滤如 gpt-5.6-sol / k3）

get_visual_spatial

model?

视觉空间 IQ（庞贝邻接 F1，含成本指数/agent 步数/运行量，可过滤）

get_subscriber_count

无

雷达订阅人数

📊 示例输出（真实数据）

调用 get_radar_insights 返回（节选）：

{
  "ok": true,
  "generated_at": "2026-08-22T11:56:08+00:00",
  "recommendations": [
    {
      "scene": "daily_development",
      "scene_cn": "日常开发",
      "items": [
        {"model": "gpt-5.6-sol", "effort": "high", "iq": 94.54, "average_cost_usd": 4.167},
        {"model": "gpt-5.5", "effort": "xhigh", "iq": 93.08, "average_cost_usd": 5.290}
      ]
    },
    {
      "scene": "hard_problems",
      "scene_cn": "难题攻坚",
      "items": [
        {"model": "gpt-5.6-sol", "effort": "ultra", "iq": 105.1, "average_cost_usd": 22.52}
      ]
    }
  ]
}

🤖 接入 MaiBot（麦麦）

本项目最初就是为 MaiBot 定制的。MaiBot 通过 MCPBridge 插件接入：

  1. 编辑 MCPBridge 插件的 config.toml，在 [servers] 段的 claude_config_json 中填入：

{
  "mcpServers": {
    "codex-radar": {
      "url": "http://172.17.0.1:8765/mcp",
      "transport": "streamable_http",
      "enabled": true
    }
  }
}

172.17.0.1 是 Docker 容器访问宿主机的 docker0 网关地址，按你的实际网络调整。

  1. 在群里对麦麦发 /mcp reconnect（或重启 MaiBot 容器）

  2. 发 /mcp tools 确认 5 个工具已列出

6. 测试

安装开发依赖并运行单元测试：

python3 -m venv venv
venv/bin/pip install -r requirements-dev.txt
venv/bin/pytest -q

测试覆盖模型过滤、缓存命中、并发 single-flight、上游失败重试和字段缺失时的输出。

⚠️ 免责声明

  • 本项目的全部数据来自 codexradar.com 的公开接口，数据版权归源站所有，本项目仅做转发与格式整理。

  • 本项目与 codexradar.com 官方无任何隶属/合作关系。

  • 请合理设置 CODEX_RADAR_CACHE_TTL，不要高频请求源站。

  • 数据仅供参考，不构成任何决策依据。

📄 License

MIT © 2026 MorphieEndless

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

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