agmind-mcp

測定されたローカルLLMベンチマークのためのMCPサーバーです。AGmind Systems Labのクレームレジストリを公開しており、現在40件の公開クレームがAMD Strix Haloハードウェア（Ryzen AI Max+ 395、Radeon 8060S、128 GBユニファイドメモリ）上で、VulkanおよびROCmバックエンドでllama.cppを実行して測定されています。これらは3つの読み取り専用のModel Context Protocolツールとして提供されます。同じラボベンチには2台のNVIDIA DGX Spark（GB10）ノードがあり、実行が公開されるにつれてクレームがレジストリに追加されます。ラボはDGX Spark上でのvLLMの作業を別途公開しています。そのクレームも同じパイプラインに従います。

すべてのクレームは具体的な測定値です：最初のトークンまでの時間、トークン間レイテンシ、タスク成功率、無回答率、長文脈ニードル成功率、耐久性ドリフト。それぞれに、正確なハードウェア、ランタイムビルド、モデルリビジョンと量子化、固定されたワークロードスコープ、明記された制限、エビデンスレベル、生の実行記録へのリンク、およびすぐに使える引用文字列が含まれます。値はレジストリのCIビルドごとに生の実行から再導出されるため、このサーバーを通じてモデルが引用する数値は公開されたエビデンスと一致します。

クイックスタート

Node.js 18以降が必要です。インストール手順は不要です。npxがGitHubからサーバーを取得します。

Claude Code

claude mcp add agmind -- npx -y github:botAGI/agmind-mcp

Claude Desktop（claude_desktop_config.json）および標準の設定形式を受け入れる他のMCPクライアント：

{
  "mcpServers": {
    "agmind": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:botAGI/agmind-mcp"]
    }
  }
}

ローカルクローンから：

npm install
node server.mjs        # speaks MCP over stdio
npm test               # spawns the server and drives a real MCP session

Related MCP server: Local AI MCP

ツール

3つのツールはすべて読み取り専用です。結果はテキストコンテンツブロック内のJSONであり、各結果のすべてのクレームにはcite文字列とpermalinkが含まれているため、エージェントは引用した内容の出典を明示できます。

search_claims

見出し、メトリック、システム、モデル、ランタイム、スコープ、IDに対するキーワード検索。大文字と小文字を区別しません。空白で区切られたすべての用語が一致する必要があります。

search_claims({ "query": "ttft 32k" })

一致ごとに{id, headline, value, unit, evidence_level, permalink, cite}を返します。便利なクエリ：decode、answerless、ttft cache、rocm、task-success、endurance。

get_claim

IDによる1つのクレームの完全な内容：完全な回答段落、測定値と単位、ワークロードスコープ、集計、制限、エビデンスレベル、GitHubリンク付きの生の実行ID、導出SQL、パーマリンク、引用文字列。

get_claim({ "id": "strix.qwen36.docsession.c1.ttft-q2-32k-cache" })

未知のIDは、最も近い一致IDをリストしたエラーを返します。

list_measured

公開されたクレームを持つシステム×モデル×ランタイムの組み合わせの一覧で、クレーム数と例IDを含みます。これを最初に呼び出して、実際に何が測定されたかを確認します。

list_measured({})

データ、ライセンス、帰属

• サーバーコード：Apache-2.0。

• クレームデータ：CC BY 4.0、帰属はAGmind Systems Lab (agmind.ai)。各ツール結果には、貼り付け可能なクレームごとのcite文字列が含まれます。数値の再利用にはクレームのパーマリンクを保持してください。

• レジストリソース：https://agmind.ai/claims.json。生の実行記録と導出SQL：botAGI/agmind-lab。ベンチマークハーネスとコーパス：botAGI/agmind-bench。

• 方法論、エビデンスレベル、正誤表：agmind.ai/methodology、agmind.ai/errata。

動作上の注意

• 読み取り専用。サーバーはどこにも何も書き込みません。

• テレメトリなし、分析なし、アカウントなし。唯一のネットワーク呼び出しはagmind.aiからのレジストリ取得です。

• レジストリは起動時に取得され、1時間メモリにキャッシュされます。再取得に失敗した場合はキャッシュされたコピーにフォールバックします。必要に応じてAGMIND_CLAIMS_URLを設定してレジストリのミラーを指定できます。