io.github.TheBaronofAI/vetted-consumer

MCPcomunidaden línea
v1.0.0io.github.TheBaronofAIUnknownActualizado hace 3 m

Will a local LLM run on your hardware? GGUF quant, buy-vs-rent-vs-API cost, used-GPU prices.

Estado del endpointen línea
comprobado hace 10 días · 258 ms
100 % de las últimas 5 comprobaciones llegaron a este endpoint
Funciona en
ClaudeCursorCopilotChatGPTGemini

Inferido de los transportes que declara este listado (streamable-http). 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 3 mÚltima actualización
Paquete
Autorio.github.TheBaronofAI
LicenciaUnknown
Versión1.0.0
Fuentemcp-registry
Estado de confianza
B
60/100Bueno
✓Listado en el índice de Forge+10/10
—Identidad del publicador verificada+0/30
→ Publicador: este listado no tiene ningún repositorio registrado, así que `forge publish` no puede verificar la propiedad de forma automática. Usa «Reclamar este listado» arriba — en Forge lo revisamos a mano.
—Verificación de dominio+0/10
→ Ahora mismo no está disponible para este tipo de listado: hoy la comprobación de dominio solo se ejecuta para paquetes publicados en npm, así que esta fila todavía no se puede conseguir aquí, sea lo que sea lo que haya alojado en el dominio.
✓Análisis de inyección de prompts · limpio+30/30
✓Análisis de ofuscación / exfiltración · limpio+20/20
EstadoIndexado por la comunidad
PublicadorSin verificar
FirmaSin firmar
Dominio—
Procedencia—
DependenciasSin auditar
Superficie de herramientas9 herramientas · ninguna privilegiada
Análisis de seguridad✓ Limpiovlive · hace 28 d¿Qué tan bien funciona este análisis?
EvaluacionesNinguna
Indexado23 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

9 herramientas · ninguna privilegiada
Observado en vivo desde el endpoint del proveedor28d ago

Leído de un handshake MCP real initialize → tools/list contra el endpoint declarado. No se invocó ninguna herramienta: tools/list es la llamada de introspección de solo lectura que el protocolo define para esto. Refleja lo que el servidor anunciaba en ese momento; un endpoint alojado no está fijado a ninguna versión y puede cambiar sin avisar.

  • https://vettedconsumer.com/mcp9 herramientas · 184 ms
can_i_run_itWill a given local LLM run on given hardware? Returns fit, the best quant that fits, theoretical tok/s, and real owner-measured tok/s where available.

Will a given local LLM run on given hardware? Returns fit, the best quant that fits, theoretical tok/s, and real owner-measured tok/s where available.

ParámetroTipoDescripción
modelstringModel name, e.g. 'Llama 70B', 'gpt-oss-120B', 'Qwen 32B'. Use list_models to see known names.
total_bnumberFor an unlisted model: total parameters in billions
active_bnumberFor an unlisted model: active params in billions (= total for dense, less for MoE)
mxfp4booleanTrue if the model ships natively in MXFP4 (e.g. gpt-oss)
hardwarestringHardware name/id, e.g. 'rtx-3090', 'Mac 128GB', 'Strix Halo'. Use list_hardware to see known ones.
vram_gbnumberFor custom hardware: VRAM or unified memory in GB
bandwidth_gbpsnumberFor custom hardware: memory bandwidth in GB/s
unifiedbooleanTrue for unified-memory machines (Macs, Strix Halo, CPU+RAM)
contextnumberContext window in tokens (default 8192)
kv_precisionstringKV cache precision (default f16)
recommend_quantWhich GGUF quantization to download for a model on given hardware: the full quant ladder with file size, max context, and tok/s for each, plus the recommended pick.

Which GGUF quantization to download for a model on given hardware: the full quant ladder with file size, max context, and tok/s for each, plus the recommended pick.

ParámetroTipoDescripción
modelstringModel name, e.g. 'Llama 70B', 'gpt-oss-120B', 'Qwen 32B'. Use list_models to see known names.
total_bnumberFor an unlisted model: total parameters in billions
active_bnumberFor an unlisted model: active params in billions (= total for dense, less for MoE)
mxfp4booleanTrue if the model ships natively in MXFP4 (e.g. gpt-oss)
hardwarestringHardware name/id, e.g. 'rtx-3090', 'Mac 128GB', 'Strix Halo'. Use list_hardware to see known ones.
vram_gbnumberFor custom hardware: VRAM or unified memory in GB
bandwidth_gbpsnumberFor custom hardware: memory bandwidth in GB/s
unifiedbooleanTrue for unified-memory machines (Macs, Strix Halo, CPU+RAM)
contextnumberContext window in tokens (default 8192)
kv_precisionstringKV cache precision (default f16)
cheapest_hardware_for_modelThe cheapest catalogued, buyable machine that runs a given model at Q4 with the requested context.

The cheapest catalogued, buyable machine that runs a given model at Q4 with the requested context.

ParámetroTipoDescripción
modelstringModel name, e.g. 'Llama 70B', 'gpt-oss-120B', 'Qwen 32B'. Use list_models to see known names.
total_bnumberFor an unlisted model: total parameters in billions
active_bnumberFor an unlisted model: active params in billions (= total for dense, less for MoE)
mxfp4booleanTrue if the model ships natively in MXFP4 (e.g. gpt-oss)
contextnumberContext window in tokens (default 8192)
list_modelsList the local LLM model classes the tools know about (params, dense/MoE, native context).

List the local LLM model classes the tools know about (params, dense/MoE, native context).

No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.

list_hardwareList the machines the tools know about (memory, bandwidth, price, buy link).

List the machines the tools know about (memory, bandwidth, price, buy link).

No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.

cost_compareBuy vs rent vs API cost to run a model locally: monthly/1y/3y totals, break-even months, and the energy cost per 1M tokens. Same math as /cost-calculator/.

Buy vs rent vs API cost to run a model locally: monthly/1y/3y totals, break-even months, and the energy cost per 1M tokens. Same math as /cost-calculator/.

ParámetroTipoDescripción
hardwarestringCatalogued hardware name/id (see list_hardware), e.g. 'rtx-3090-used'
price_usdnumberFor custom hardware: price in USD
tdp_wnumberFor custom hardware: board power draw in watts
hoursnumberActive hours per day (default 3)
tokensnumberTokens generated per day, for the API comparison (default 300000)
kwhnumberElectricity $/kWh (default 0.16)
rentnumberCloud GPU $/hour (default 0.59)
apinumberAPI $/million tokens (default 1.0)
recommend_hardwareRanked list of catalogued, buyable machines that run a model at the requested context, cheapest first, with an optional budget cap.

Ranked list of catalogued, buyable machines that run a model at the requested context, cheapest first, with an optional budget cap.

ParámetroTipoDescripción
modelstringModel name, e.g. 'Llama 70B', 'gpt-oss-120B', 'Qwen 32B'. Use list_models to see known names.
total_bnumberFor an unlisted model: total parameters in billions
active_bnumberFor an unlisted model: active params in billions (= total for dense, less for MoE)
mxfp4booleanTrue if the model ships natively in MXFP4 (e.g. gpt-oss)
contextnumberContext window in tokens (default 8192)
kv_precisionstringKV cache precision (default f16)
budgetnumberOptional max price in USD
get_used_gpu_pricesCurrent typical used-GPU prices for local-AI rigs (eBay Browse API median asking + hand-verified, monthly).

Current typical used-GPU prices for local-AI rigs (eBay Browse API median asking + hand-verified, monthly).

ParámetroTipoDescripción
gpustringOptional name/id filter, e.g. "3090"
compare_hardwareSide-by-side memory, bandwidth, price, and (with a model) fit + tok/s for 2 to 4 machines.

Side-by-side memory, bandwidth, price, and (with a model) fit + tok/s for 2 to 4 machines.

ParámetroTipoDescripción
hardware*string2 to 4 hardware names/ids, comma-separated
modelstringModel name, e.g. 'Llama 70B', 'gpt-oss-120B', 'Qwen 32B'. Use list_models to see known names.
total_bnumberFor an unlisted model: total parameters in billions
active_bnumberFor an unlisted model: active params in billions (= total for dense, less for MoE)
mxfp4booleanTrue if the model ships natively in MXFP4 (e.g. gpt-oss)
contextnumberContext window in tokens (default 8192)
kv_precisionstringKV cache precision (default f16)

9 de 9 herramientas publicaron una descripción.

Los nombres y descripciones de las herramientas los escribe el publicador y se muestran literalmente como texto inerte. Son las cadenas que un cliente MCP pasa al modelo, así que Forge las analiza en busca de patrones de inyección de prompts — cualquier hallazgo aparece junto al análisis de seguridad de arriba. «Privilegiada» es una coincidencia de palabra clave en el nombre de la herramienta, no una auditoría de lo que hace: un nombre inofensivo puede hacer cualquier cosa.

Acerca de

Will a local LLM run on your hardware? GGUF quant, buy-vs-rent-vs-API cost, used-GPU prices.

Palabras clave
mcp
Alternativas
Comparando superficies de herramientas…

Sin cobertura de dependencias

Esta entrada no publica ningún paquete de npm, así que Forge no tiene un árbol de dependencias para ella. Es una carencia de cobertura, no una afirmación de que no tenga dependencias.