io.github.TheBaronofAI/vetted-consumer

MCPcommunityattivo
v1.0.0io.github.TheBaronofAIUnknownAggiornato 3 mesi fa

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

Stato dell’endpointattivo
verificato 10 giorni fa · 258 ms
100 % degli ultimi 5 controlli hanno raggiunto questo endpoint
Funziona in
ClaudeCursorCopilotChatGPTGemini

Dedotto dai trasporti dichiarati da questo annuncio (streamable-http). Un client che non compare qui non è escluso — semplicemente Forge non è in grado di confermarlo.

Indicizzato automaticamente da fonti pubbliche. Non ancora verificato dal suo sviluppatore su Forge.Rivendica questo annuncio →
3 mesi faUltimo aggiornamento
Pacchetto
Autoreio.github.TheBaronofAI
LicenzaUnknown
Versione1.0.0
Fontemcp-registry
Stato di fiducia
B
60/100Buono
✓Presente nell’indice di Forge+10/10
—Identità del publisher verificata+0/30
→ Publisher: per questo annuncio non risulta alcun repository, quindi `forge publish` non può verificare la proprietà automaticamente. Usa «Rivendica questo annuncio» qui sopra — Forge li esamina a mano.
—Verifica del dominio+0/10
→ Al momento non disponibile per questo tipo di annuncio — oggi il controllo del dominio viene eseguito solo per i pacchetti su npm, quindi questa riga non può ancora essere ottenuta qui, indipendentemente da cosa sia ospitato sul dominio.
✓Analisi prompt injection · pulita+30/30
✓Analisi offuscamento / esfiltrazione · pulita+20/20
StatoIndicizzato dalla community
PublisherNon verificato
FirmaNon firmato
Dominio—
Provenienza—
DipendenzeNon verificate
Superficie di strumenti9 strumenti · nessuno privilegiato
Analisi di sicurezza✓ Pulitovlive · 28 g faQuanto è efficace questa analisi?
ValutazioniNessuna
Indicizzato23 giu 2026

La verifica conferma l’identità del publisher (la proprietà del repo), non la sicurezza del codice. L’analisi di sicurezza copre i CVE noti e gli script di installazione sospetti.

Strumenti

9 strumenti · nessuno privilegiato
Osservato in tempo reale dall’endpoint del fornitore28d ago

Letto da un vero handshake MCP initialize → tools/list verso l’endpoint dichiarato. Nessuno strumento è stato invocato — tools/list è la chiamata di introspezione in sola lettura che il protocollo prevede a questo scopo. Riflette ciò che il server annunciava in quel momento; un endpoint ospitato non è vincolato ad alcuna versione e può cambiare senza preavviso.

  • https://vettedconsumer.com/mcp9 strumenti · 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.

ParametroTipoDescrizione
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.

ParametroTipoDescrizione
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.

ParametroTipoDescrizione
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).

Per questo strumento non è stato pubblicato alcuno schema di input.

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).

Per questo strumento non è stato pubblicato alcuno schema di input.

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/.

ParametroTipoDescrizione
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.

ParametroTipoDescrizione
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).

ParametroTipoDescrizione
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.

ParametroTipoDescrizione
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 strumenti su 9 hanno pubblicato una descrizione.

I nomi e le descrizioni degli strumenti sono scritti dal publisher e mostrati alla lettera come testo inerte. Sono le stringhe che un client MCP passa a un modello, quindi Forge vi cerca schemi di prompt injection — ogni rilievo compare insieme all’analisi di sicurezza qui sopra. «Privilegiato» è una corrispondenza di parola chiave sul nome dello strumento, non una verifica di ciò che fa: un nome innocuo può comunque fare qualsiasi cosa.

Descrizione

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

Parole chiave
mcp
Alternative
Confronto delle superfici di strumenti…

Nessuna copertura delle dipendenze

Questa voce non pubblica alcun pacchetto npm, quindi Forge non ha un albero delle dipendenze per essa. È una lacuna di copertura, non l'affermazione che non abbia dipendenze.