io.github.RightNow-AI/forge-mcp-server

MCPcomunidad
v1.0.2io.github.RightNow-AIUnknownActualizado hace 6 mnpmGitHub

Turn PyTorch into fast CUDA/Triton kernels on real datacenter GPUs with up to 14x speedup.

Swarm agents that turn slow PyTorch into fast CUDA/Triton kernels, from any AI coding agent. Forge transforms PyTorch models into production-grade CUDA/Triton kernels through automated multi-agent optimization. Using 32 parallel AI agents with inference-time scaling, it achieves up to 14x faster inference than while maintaining 100% numerical correctness. This MCP server connects any…

Funciona en
ClaudeCursorCopilotGemini

Inferido de los transportes que declara este listado (stdio). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.

Indexado automáticamente desde fuentes públicas. Aún sin verificar por su desarrollador en Forge.Reclamar este listado →
hace 6 mÚltima actualización
Paquete
Autorio.github.RightNow-AI
LicenciaUnknown
Versión1.0.2
Fuentemcp-registry
npm@rightnow/forge-mcp-server
GitHubRightNow-AI/forge-mcp-server
SBOMCycloneDX 1.6 ↓
Estado de confianza
F
10/100No fiable
✓Listado en el índice de Forge+10/10
—Identidad del publicador verificada+0/20
→ Publicador: ejecuta `forge publish` desde el repo del paquete para reclamar la propiedad
—Firma de publicación Ed25519+0/5
→ Se incluye automáticamente cuando el publicador ejecuta `forge publish`
—Verificación de dominio+0/5
→ Publicador: aloja /.well-known/forge.json en la página del paquete con { "publisher": "<github-login>" }
—npm Trusted Publishing (Sigstore)+0/5
→ Publica desde GitHub Actions con --provenance para que la attestation vincule este paquete a este repo
—Coincidencia de maintainer en npm+0/5
→ Se consigue cuando tu identidad esté verificada arriba y ese login sea maintainer de este paquete en npm
—Análisis CVE · no ejecutado+0/30
→ Aún sin analizar: el paquete debe estar en npm
—Análisis estático · limpio+0/20
→ Aún sin analizar: el paquete debe estar en npm
Pégalo en Claude Code, Cursor o cualquier asistente de IA para corregir todas las carencias
EstadoIndexado por la comunidad
PublicadorSin verificar
FirmaSin firmar
Dominio—
Procedencia—
DependenciasSin auditar
Superficie de herramientas—
Análisis de seguridadNo ejecutado
EvaluacionesNinguna
Indexado13 jun 2026

La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.

Herramientas

Aún sin analizar

Forge no tiene ningún análisis registrado de esta entrada, así que no tiene ninguna observación de su superficie de herramientas. Eso es ausencia de pruebas, no prueba de que no exponga ninguna herramienta.

Acerca de

Swarm agents that turn slow PyTorch into fast CUDA/Triton kernels, from any AI coding agent. Forge transforms PyTorch models into production-grade CUDA/Triton kernels through automated multi-agent optimization. Using 32 parallel AI agents with inference-time scaling, it achieves up to 14x faster inference than while maintaining 100% numerical correctness. This MCP server connects any MCP-compatible AI coding agent to Forge. Your agent submits PyTorch code, Forge optimizes it with swarm agents…

Palabras clave
mcp
Alternativas
Comparando superficies de herramientas…