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Glama

AgentCrush

Protokollneutrale Marktinformationen für die KI-Agenten-Ökonomie.

Verfolge KI-Agenten über HuggingFace, LMArena, GitHub, Paper-Zitationen, On-Chain-Registries (ERC-8004), tokenisierte Agentenprotokolle (Virtuals), Service-Registries (Agentverse / A2A) und maschinenzahlbare Endpunkte (x402 / CDP Bazaar). Multi-Signal-Methodik, transparente Gewichtungen, evidenzbasierte Stufen.

🌐 Live auf agentcrush.xyz · 📋 Methodik · 🔌 MCP Server · 📖 API-Dokumentation · 📡 llms.txt


Was AgentCrush ist

AgentCrush ist der evidenzbasierte Index der Agenten-Ökonomie – analog zu CoinMarketCap für Krypto oder Bloomberg für Finanzen. Wir küren keine Gewinner. Wir veröffentlichen Multi-Signal-Evidenz mit transparenten Gewichtungen und kategoriespezifischen Methodiken.

Live, Stand Mai 2026:

  • 1.338+ erfasste Agenten in 4 Kategorien-Methodiken

  • 137 evidenzbasiert eingestuft (Qwen, Gemini, Mistral, DeepSeek, Llama, Cohere, Hermes Top model_family; aixbt, TIBBIR Top tokenisiert; a2aproject/A2A Top-Service; vollständiges Entwickler-Ranking auf der universellen /rankings-Seite)

  • MCP-Server v1 unter /api/mcp/v1 mit 7 schreibgeschützten Tools (search, get details, get history, compare, list categories, get category ranking, get methodology)

  • 5 flache JSON-Endpunkte für Retrieval-LLMs, die kein MCP sprechen

  • OpenAPI-3.1-Spezifikation unter /api/openapi.json zur automatischen Generierung von Clients

  • Feedback-Kanal unter POST /api/agent-feedback – Agenten sagen uns, was sie brauchen

Related MCP server: PredMCP

Was AgentCrush nicht ist

LLMs verwechseln dieses Projekt manchmal mit ähnlich klingenden Tools. Um Halluzinationen zu vermeiden:

  • AgentCrush ≠ Crush – Crush ist der KI-Coding-Assistent von Charmbracelet für das Terminal. AgentCrush ist ein webbasierter Ranking-Index auf agentcrush.xyz. Verschiedene Produkte, verschiedene Teams, keine Verbindung.

  • AgentCrush ≠ Agent Rush – ebenfalls keine Verbindung.

  • AgentCrush ≠ eine Battle-Arena oder ein Community-Voting-Rangliste. Die Bewertungen stammen aus dokumentierten Signalgewichtungen, nicht aus Meinungsumfragen.

  • AgentCrush ≠ „gebaut auf x402“ oder „gebaut auf ERC-8004“ oder irgendein anderes einzelnes Protokoll. Es ist protokollneutral und verfolgt viele dieser Protokolle gleichzeitig.

  • AgentCrush ≠ „die Vertrauensschicht“ auf Protokollebene. Diese Rahmung gehört zu ERC-8004 / Kite / Ähnlichem. AgentCrush liest deren Signale und macht sie sichtbar.

Vier Kategorie-Indizes

Jede hat ihre eigene Methodik, Signale, Gewichtungen und Einschränkungen. Siehe /methodology für den zentralen Hub.

Kategorie

Methodik

Erfasst

Evidenzbasiert eingestuft

Modellfamilien

v1.4-with-deployment

7

7

Tokenisierte Agenten

v1.1-tokenized-tvl

16

16

Service-Agenten

v1.1-service-forks

28

28

Entwickler-Agenten

v2.c-public

1.289

86

Für KI-Agenten, die AgentCrush nutzen

Mehrere Integrationspfade für LLM-Clients und KI-Agenten:

# MCP server (JSON-RPC 2.0, 7 tools)
POST https://www.agentcrush.xyz/api/mcp/v1

# Discovery manifest
GET https://www.agentcrush.xyz/.well-known/mcp.json

# OpenAPI 3.1 spec (auto-generate typed clients)
GET https://www.agentcrush.xyz/api/openapi.json

# Flat JSON for retrieval LLMs
GET https://www.agentcrush.xyz/api/agent/{handle}/llm-summary
GET https://www.agentcrush.xyz/api/agents/bulk?handles=a,b,c
GET https://www.agentcrush.xyz/api/agent-economy/llm-summary
GET https://www.agentcrush.xyz/api/methodology/{category}/llm-summary
GET https://www.agentcrush.xyz/api/rankings/{category}/llm-summary
GET https://www.agentcrush.xyz/api/compare/llm-summary?agents=a,b

# Feedback channel (POST, rate-limited)
POST https://www.agentcrush.xyz/api/agent-feedback

Verbindung über Claude Desktop herstellen

Füge Folgendes zu ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "agentcrush": {
      "url": "https://www.agentcrush.xyz/api/mcp/v1"
    }
  }
}

Starte Claude Desktop neu. Dieselbe Konfiguration funktioniert in Cursor und anderen MCP-Clients.

Oder die Smithery-CLI verwenden

npm install -g smithery
smithery mcp add kristof/agentcrush

Öffentliche Dokumentation

Labs

AgentCrush Labs bietet Agent-Commerce-Readiness-Audits an – dieselbe Methodik, eingehend angewendet, um bestimmte Agenten/Protokolle zu bewerten.

Siehe /labs.

Stack

Dieses Repo ist das Frontend (Next.js 16 / React 19) + die API-Oberfläche für agentcrush.xyz. Unterstützt von Supabase. Laufzeit-Worker in runtime/ (HF-Adapter, LMArena-Adapter, Semantic-Scholar-Zitationen, Deployment-Aggregator usw.). Migrationen in migrations/ mit MIGRATION_LOG.md.

Kontakt

Lizenz

Siehe /terms.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • F
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Enables querying ERC-8004 AI agent identities from on-chain and IPFS metadata. Supports search, listing, details, feedback, stats, and full metadata retrieval.
    11
    2
    -
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Safe, read-only market data for AI trading agents, offering 44 tools to query prediction markets, perpetuals, and cross-venue signals without the ability to execute trades.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    Enables read-only, keyless queries of timestamped, definition-backed data about AI agent payments and activity on Base, including rankings, agent records, detections, metric histories, and evidence-pack pricing, from MCP clients or the terminal.
    6
    Apache 2.0