AI Market Intelligence MCP

Ein lokaler MCP-Server in TypeScript zum Vergleich von KI-Modellen nach Szenario: Programmierung, Support, Dokumente, multimodal, Agenten und Datenschutz.

Was diese erste Version tut

• listet den lokalen Modellkatalog auf;

• empfiehlt Modelle mit expliziten Kriterien zu Kapazität, Kontext, relativen Kosten und eigenem Hosting;

• vergleicht ausgewählte Modelle;

• erklärt die Gewichtungen, die in jedem Szenario verwendet werden.

Die Profile in src/catalog.ts sind qualitativ und vorläufig: Es handelt sich nicht um offizielle Preise oder Benchmarks. Validieren Sie die Empfehlung mit Bewertungen in Ihrer Domäne und aktualisieren Sie die Quellen, bevor Sie eine Kaufentscheidung treffen.

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Ausführen

npm install
npm run build
npm run dev

Zum Testen mit dem MCP Inspector:

npm run inspect

Verbinden in VS Code

Erstellen oder aktualisieren Sie .vscode/mcp.json in dem Projekt, das den Server verwenden soll:

{
  "servers": {
    "ai-market-intelligence": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/Users/gabiv/Projects/ai-market-intelligence-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

Nachdem Sie npm run build ausgeführt haben, öffnen Sie den MCP-Bereich von VS Code/Copilot und starten Sie den Server. Der Transport ist stdio; daher schreibt das Programm niemals Logs nach stdout.

Nächste empfohlene Weiterentwicklungen

1. JSON-Datei oder SQLite-Datenbank für Daten und Versionshistorie.

2. Sammler offizieller Quellen (Preise, Kontextfenster und Grenzen) mit Datum und URL jedes Datensatzes.

3. Bewertung mit echten Prompts und Metriken Ihres Unternehmens, anstatt sich auf generische Vergleiche zu verlassen.

4. HTTP-Schnittstelle mit Authentifizierung, falls Sie den Server mit einem Team teilen möchten.