grahamrowe82/pt-edge

grahamrowe82/pt-edge

от grahamrowe82
MCP сервер PT-Edge предвычисляет качество 220 000+ AI-проектов, собирая данные с GitHub, PyPI, Docker Hub. Ежедневные оценки помогают AI-агентам и разработчикам быстро выбирать лучшие инструменты. Публикует структурированные страницы с рейтингами.

PT-Edge — AI Infrastructure Intelligence

PT-Edge is a precomputed reasoning cache for AI infrastructure decisions. It tracks 220,000+ AI repos across GitHub, PyPI, npm, Docker Hub, HuggingFace, and Hacker News, scores them daily on quality, and publishes the results as a 220,000+ page directory site.

The site serves two audiences: AI agents reading pages on behalf of humans (structured, front-loaded, machine-readable) and humans reading directly (navigable, trustworthy, original analysis). Every page is designed so an AI agent can land on it and walk away with a confident, citable recommendation in one pass.

Every major AI lab's crawl infrastructure treats the site as a primary data source. The access logs are themselves an intelligence layer — see Demand Radar below.

Directory site: mcp.phasetransitions.ai — 220,000+ pages across 17 domains with 2,400+ categories, updated daily.

Built by Graham Rowe

How It Works

  1. Ingest — daily pipeline pulls GitHub stats, package downloads, releases, HN posts, HuggingFace models/datasets, and registry data
  2. Score — composite quality score (0-100) from four dimensions: maintenance, adoption, maturity, community
  3. Enrich — LLM-generated technical summaries, practitioner-focused assessments, and comparison analyses from READMEs
  4. Publish — static site generation across 17 domains with structured data, internal linking, and freshness signals
  5. Observe — bot traffic analysis reveals what the AI ecosystem values (Demand Radar)
У этого сервера пока нет списка инструментов.

Похожие MCP-сервера

edgedelta/edgedelta-mcp-server

edgedelta/edgedelta-mcp-server

MCP сервер для интеграции с Edge Delta API: автоматизирует сбор и анализ observability данных, а также создание AI-инструментов на платформе. Полезен разработчикам для взаимодействия с данными мониторинга.

Go9
hugoles/langfuse-mcp

hugoles/langfuse-mcp

Сервер MCP, открывающий Langfuse API для ИИ-ассистентов. Позволяет запрашивать трассировки, оценки, промпты и метрики, не покидая чат. Подходит для отладки ошибок LLM и мониторинга затрат.

TypeScript1
iris-eval/mcp-server

iris-eval/mcp-server

Iris - open-source MCP сервер для оценки безопасности и качества AI-агентов. Проверяет вывод на PII, инъекции, галлюцинации, контролирует стоимость. Логирует трассировки, имеет веб-дашборд. Работает с любым MCP-клиентом без SDK.

TypeScript9
sunsiyuan/human-survey

sunsiyuan/human-survey

HumanSurvey — это минималистичное API и MCP-сервер для сбора структурированной обратной связи от групп людей через AI-агентов. Позволяет создавать опросы с JSON-схемой, поддерживает типы вопросов (...

TypeScript1
joaoh82/rustunnel

joaoh82/rustunnel

rustunnel — MCP сервер для безопасного туннелирования локальных сервисов через WebSocket с TLS. Включает HTTP/TCP прокси, дашборд, метрики. Разработчики и AI-агенты (Cursor, Claude) быстро публикуют и отлаживают. Модель: Pay-as-you-go или self-host.

Rust655
blurrah/mcp-graphql

blurrah/mcp-graphql

MCP сервер для работы ИИ-агентов с GraphQL API. Автоматически извлекает схему через интроспекцию и выполняет запросы. Мутации по умолчанию отключены. Полезен при создании AI-инструментов для GraphQL.

TypeScript407
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин