@npm_xiyuan/mcp-model-radar

v2.0.2

Published

6 days ago

🚀 Real-time AI model intelligence MCP server - Track trends, compare models, get smart recommendations from HuggingFace, OpenRouter & Arena

AI 模型情报中心

🌏 中文 | English

基于模型上下文协议（MCP）的服务器，提供全球 AI 模型生态的实时情报。追踪趋势、对比模型、发现下一个突破性的 AI 模型。

🌟 为什么选择 AI 模型情报中心？

在快速发展的 AI 领域，及时了解模型趋势至关重要但耗时。本 MCP 服务器通过以下方式解决这个问题：

✅ 零配置 - 基于 SQLite，开箱即用
✅ 实时情报 - 追踪下载量、点赞数和趋势评分
✅ 17个强大工具 - 核心工具 + 高级功能（搜索过滤、量化版本、生态分析、批量对比、任务推荐、部署指南、基准测试、趋势追踪）
✅ 多维度分析 - 跨指标对比模型
✅ 智能镜像选择 - 自动选择最快的 HuggingFace 镜像
✅ 开源 - 可根据需求定制和扩展

📋 目录

✨ 功能特性

17个强大的MCP工具

| 分类 | 工具 | 描述 | 使用场景 | |------|------|------|---------| | 🔥 发现 | get_hot_models | 按增长率追踪趋势模型 | "本周最火的模型有哪些？" | | 🆕 发现 | get_latest_models | 发现最近发布的模型 | "展示新发布的模型" | | 🔍 搜索 | search_models | 高级搜索（类型、许可证、作者、排序） | "查找Apache-2.0许可的编程模型" | | 📊 详情 | get_model_detail | 完整模型信息及显存估算 | "告诉我Qwen2.5-Coder-32B的详细信息" | | ⚖️ 对比 | compare_models | 跨维度对比两个模型 | "对比Llama-3.3-70B和DeepSeek-V3" | | 🔄 对比 | compare_models_batch | 同时对比2-5个模型 | "对比排名前3的编程模型" | | 🎯 推荐 | recommend_for_task | 基于任务和约束的智能推荐 | "24GB显卡上最适合编程的模型" | | 🚀 部署 | get_deployment_guide | 基于硬件的可行性分析 | "32GB显存能运行Qwen2.5-72B吗？" | | 📊 基准 | get_model_benchmarks | Arena ELO评分和基准测试 | "显示Claude-3.5的基准分数" | | 📈 分析 | get_trending_changes | 追踪排名和指标变化 | "哪些模型正在快速上升？" | | 📦 量化 | get_model_versions | 查找GGUF/AWQ/GPTQ/MLX版本 | "显示Llama-3.3的量化版本" | | 🌳 生态 | get_model_ecosystem | 探索基础模型及衍生版本 | "有哪些模型基于Llama-3？" | | 🏷️ 筛选 | get_models_by_type | 按类型/标签筛选模型 | "显示所有文生图模型" | | 📏 筛选 | get_models_by_size | 按参数量范围筛选 | "7B到13B参数的模型" | | 📜 筛选 | get_models_by_license | 按许可证类型筛选 | "显示所有MIT许可的模型" | | 👤 筛选 | get_models_by_author | 获取特定作者/组织的模型 | "Qwen团队的所有模型" |

数据源

| 数据源 | 提供的数据 | |--------|-----------| | 🤗 HuggingFace | 下载量、点赞数、元数据、标签、许可证、模型卡片 | | 🔄 OpenRouter | 实时定价、上下文长度、提供商可用性 | | 🏆 LMSYS Arena | ELO评分、排名、基准分数 （即将推出） |

🚀 快速开始

步骤1：通过npm安装（推荐）

npm install -g @npm_xiyuan/mcp-model-radar

步骤2：配置Claude Desktop

编辑Claude Desktop配置文件：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "model-radar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@npm_xiyuan/mcp-model-radar"]
    }
  }
}

步骤3：重启Claude Desktop

重启后，你将拥有17个强大的AI模型情报工具！🎉

💡 使用示例

🔥 查找热门趋势模型

问Claude：

现在有哪些热门的AI模型？

Claude会使用get_hot_models工具展示增长率最高的模型。

🔍 搜索特定模型

问Claude：

找一些Apache 2.0许可的编程模型

Claude会使用search_models工具进行筛选搜索。

⚖️ 对比多个模型

问Claude：

对比Qwen2.5-Coder-32B、DeepSeek-V3和Llama-3.3-70B

Claude会使用compare_models_batch工具展示详细对比。

🎯 获取任务推荐

问Claude：

推荐一个能在24GB显卡上运行的编程模型

Claude会使用recommend_for_task工具根据约束条件推荐合适的模型。

🚀 检查部署可行性

问Claude：

32GB显存能运行Qwen2.5-72B吗？

Claude会使用get_deployment_guide工具分析硬件需求并建议量化方案。

🔧 支持的MCP客户端

本MCP服务器可与任何支持模型上下文协议（MCP）的应用程序配合使用。以下是完整列表：

🤖 AI助手

| 客户端 | 平台 | 配置方式 | |--------|------|----------| | Claude Desktop | macOS, Windows | 添加到 claude_desktop_config.json | | Claude Code | CLI, 桌面, 网页, IDE扩展 | 内置MCP支持 | | Cherry Studio | 跨平台 | 内置MCP支持 | | Open WebUI | 网页版 | 通过设置集成MCP |

🛠️ AI编码代理

| 代理工具 | 平台 | 描述 | |---------|------|------| | Aider | 终端/CLI | 终端中的AI结对编程，支持MCP | | OpenHands | 网页/自托管 | 开源AI软件工程师（原名OpenDevin） | | Void | 桌面IDE | AI优先的代码编辑器，支持MCP | | Aide | VS Code | AI开发助手，集成MCP | | Devin | 网页版 | Cognition AI的AI软件工程师 |

💻 IDE与编辑器

| IDE/编辑器 | 平台 | 扩展/集成方式 | |-----------|------|-------------| | Cursor | macOS, Windows, Linux | 内置MCP支持 | | Windsurf | macOS, Windows, Linux | 原生MCP集成 | | Zed | macOS, Linux | 内置MCP支持 | | VS Code | 跨平台 | 通过Cline或Continue扩展 | | JetBrains IDEs | 跨平台 | 通过Continue插件 |

🔌 VS Code扩展

| 扩展 | 描述 | MCP配置 | |------|------|---------| | Cline | AI编程助手 | 添加到Cline设置 | | Continue | AI代码助手 | 添加到 continue/config.json | | RooCode | AI结对编程 | MCP服务器配置 |

📖 配置示例

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "model-radar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@npm_xiyuan/mcp-model-radar"]
    }
  }
}

打开Cursor设置 → Features → 启用MCP

添加到MCP服务器列表：

{
  "model-radar": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@npm_xiyuan/mcp-model-radar"]
  }
}

打开Cline设置 → MCP服务器

添加配置：

{
  "mcpServers": {
    "model-radar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@npm_xiyuan/mcp-model-radar"]
    }
  }
}

位置: ~/.continue/config.json (macOS/Linux) 或 %USERPROFILE%\.continue\config.json (Windows)

{
  "mcpServers": {
    "model-radar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@npm_xiyuan/mcp-model-radar"]
    }
  }
}

添加到Zed设置：

{
  "context_servers": {
    "model-radar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@npm_xiyuan/mcp-model-radar"]
    }
  }
}

📖 详细配置指南，请查看MCP配置指南

📖 完整配置指南

其他MCP客户端

Cursor、Cline、Continue、Zed: 查看MCP配置指南

备选方案：从源码安装

如果你更喜欢从源码构建：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/jiyi1990118/mcp-model-radar.git
cd mcp-model-radar

# 安装并构建
npm install
npm run build

# 配置Claude Desktop
{
  "mcpServers": {
    "model-radar": {
      "command": "node",
      "args": ["/绝对路径/到/mcp-model-radar/dist/server.js"]
    }
  }
}

# 1. 安装依赖
npm install

# 2. 构建项目
npm run build

# 3. 插入测试数据
npm run insert-test

# 4. 启动 MCP 服务器
npm start

✅ 完成！数据库自动创建在 ./modelradar.db

连接到 Claude Desktop

添加到 Claude Desktop 配置文件：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "ai-model-intelligence": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/modelRadar/dist/server.js"]
    }
  }
}

⚠️ 重要：将 /absolute/path/to/modelRadar 替换为你的实际项目路径！

重启 Claude Desktop，即可看到 5 个新工具可用。

📖 其他 MCP 客户端配置（Cursor、Cline、Continue、Zed），请查看完整的 MCP 配置指南

📦 安装

前置要求

Node.js 18.0.0 或更高版本
npm 或 pnpm
SQLite（推荐，内置）或 PostgreSQL 14+（可选）

方式一：SQLite（推荐）

零配置，适合本地开发和测试。

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/modelradar.git
cd modelradar

# 安装依赖
npm install

# 构建项目
npm run build

# 插入测试数据（5个热门模型）
npm run insert-test

# 验证一切正常
npm run test

数据库自动创建在 ./modelradar.db（包含测试数据时为 48 KB）。

方式二：PostgreSQL

用于生产部署或大型数据集。

# 安装依赖
npm install

# 创建数据库
psql -U postgres -c "CREATE DATABASE modelradar;"

# 运行数据库架构
psql -U postgres -d modelradar -f src/db/schema.sql

# 配置环境
cp .env.example .env
# 编辑 .env 并设置：
# DB_TYPE=postgresql
# DATABASE_URL=postgresql://postgres:password@localhost:5432/modelradar

# 构建和初始化
npm run build
npm run seed

⚙️ 配置

环境变量

在项目根目录创建 .env 文件：

# 数据库类型：sqlite 或 postgresql
DB_TYPE=sqlite

# SQLite 配置（当 DB_TYPE=sqlite 时）
SQLITE_DB_PATH=./modelradar.db

# PostgreSQL 配置（当 DB_TYPE=postgresql 时）
DATABASE_URL=postgresql://postgres:password@localhost:5432/modelradar

# API 密钥（V1 可选）
OPENROUTER_API_KEY=your_api_key_here

# 采集器设置
HF_COLLECTION_LIMIT=100
HF_PRIORITY_ORGS=unsloth,Qwen,deepseek-ai,microsoft,google,mistralai,meta-llama

# 调度器（设置为 true 启用每小时数据采集）
ENABLE_SCHEDULER=false

# 日志
LOG_LEVEL=info

数据库切换

随时通过修改 .env 中的 DB_TYPE 切换数据库：

# 使用 SQLite（默认）
DB_TYPE=sqlite

# 使用 PostgreSQL
DB_TYPE=postgresql

无需修改代码 - 数据库适配器会处理一切。

🛠️ MCP 工具

所有工具可通过 Claude Desktop、Cursor 等 MCP 客户端访问。

1. `get_hot_models`

获取按趋势评分排序的热门模型。

参数：

limit（可选）：返回的模型数量（默认：20）

返回： 包含趋势评分、下载量和点赞数的模型数组

使用示例：

"获取当前最热门的 10 个 AI 模型"
"显示 5 个最热门的模型"

示例响应：

[
  {
    "model": "Qwen/Qwen3-235B",
    "trend_score": 98,
    "downloads": 5000000,
    "likes": 12000
  },
  {
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V3",
    "trend_score": 95,
    "downloads": 3000000,
    "likes": 8000
  }
]

2. `get_latest_models`

获取最近发布的模型。

参数：

hours（可选）：回溯的小时数（默认：24）

返回： 在指定时间范围内发布的模型数组

使用示例：

"显示过去 48 小时发布的模型"
"最新的 AI 模型有哪些？"

示例响应：

[
  {
    "model": "mistralai/Mistral-Large-2",
    "name": "Mistral-Large-2",
    "author": "mistralai",
    "created_at": "2026-06-07T10:30:00Z",
    "downloads": 1500000,
    "likes": 5000
  }
]

3. `search_models`

通过关键词搜索模型名称、作者和元数据。

参数：

keyword（必需）：搜索关键词
limit（可选）：最大结果数（默认：50）

返回： 匹配的模型数组

使用示例：

"搜索名称中包含 'qwen' 的模型"
"找出所有 deepseek 模型"

示例响应：

[
  {
    "model": "Qwen/Qwen3-235B",
    "name": "Qwen3-235B",
    "author": "Qwen",
    "downloads": 5000000,
    "likes": 12000,
    "trend_score": 98
  }
]

4. `get_model_detail`

获取特定模型的完整信息。

参数：

model_id（必需）：完整的模型 ID（例如："Qwen/Qwen3-235B"）

返回： 包含所有元数据的详细模型对象

使用示例：

"显示 Qwen/Qwen3-235B 的详细信息"
"获取 deepseek-ai/DeepSeek-V3 的完整信息"

示例响应：

{
  "model_id": "Qwen/Qwen3-235B",
  "name": "Qwen3-235B",
  "author": "Qwen",
  "base_model": null,
  "params": null,
  "license": "Apache-2.0",
  "context_length": 32768,
  "tags": ["text-generation"],
  "created_at": "2026-06-08T02:00:00Z",
  "downloads": 5000000,
  "likes": 12000,
  "trend_score": 98
}

5. `compare_models`

多维度对比两个模型。

参数：

model_a（必需）：第一个模型 ID
model_b（必需）：第二个模型 ID

返回： 对比结果，显示每个维度哪个模型获胜

使用示例：

"对比 Qwen/Qwen3-235B 和 deepseek-ai/DeepSeek-V3"
"哪个更好：模型 A 还是模型 B？"

示例响应：

{
  "downloads": "A",
  "likes": "A",
  "trend_score": "A",
  "cost": "B",
  "context": "B"
}

键值："A" = 第一个模型获胜，"B" = 第二个模型获胜，"tie" = 平局

📚 使用示例

示例 1：查找热门模型

用户查询： "当前最热门的 AI 模型有哪些？"

调用工具： get_hot_models 参数 limit: 5

结果： 返回趋势评分最高的 5 个模型，显示哪些模型增长最快。

示例 2：发现新发布的模型

用户查询： "显示今天发布的模型"

调用工具： get_latest_models 参数 hours: 24

结果： 返回过去 24 小时内发布的所有模型，便于及时了解最新动态。

示例 3：查找特定模型

用户查询： "找出所有 Qwen 模型"

调用工具： search_models 参数 keyword: "qwen"

结果： 返回名称或元数据中匹配 "qwen" 的所有模型。

示例 4：模型对比

用户查询： "对比 Qwen3-235B 和 DeepSeek-V3"

调用工具： compare_models 使用两个模型 ID

结果： 返回正面对比结果，显示每个模型的优势。

🏗️ 架构设计

┌─────────────────────────────────────┐
│      MCP 服务器 (stdio)             │
│   通过 MCP SDK 暴露 5 个工具        │
└─────────────────┬───────────────────┘
                  │
┌─────────────────▼───────────────────┐
│         工具层                      │
│  get_hot_models, search_models...   │
└─────────────────┬───────────────────┘
                  │
┌─────────────────▼───────────────────┐
│      数据库抽象层                   │
│     统一的查询接口                  │
└─────────────┬───────────┬───────────┘
              │           │
       ┌──────▼──┐   ┌────▼──────┐
       │ SQLite  │   │PostgreSQL │
       └─────────┘   └───────────┘
                  │
┌─────────────────▼───────────────────┐
│       数据采集器                    │
│  HuggingFace、OpenRouter API        │
└─────────────────────────────────────┘

核心组件

MCP 服务器（src/server.ts）- 入口点，注册工具
工具层（src/tools/）- 5 个 MCP 工具实现
数据库层（src/db/）- SQLite/PostgreSQL 抽象
采集器（src/collectors/）- 从外部 API 采集数据
分析（src/analysis/）- 趋势评分计算

趋势评分算法

V1 公式：

趋势评分 = (0.6 × 下载量增长率) + (0.4 × 点赞数增长率)
范围：0-100
增长周期：7天

分数越高表示模型增长越快，社区参与度越高。

💻 开发指南

项目结构

modelRadar/
├── src/
│   ├── server.ts              # MCP 服务器入口
│   ├── tools/                 # MCP 工具实现
│   │   ├── get-hot-models.ts
│   │   ├── get-latest-models.ts
│   │   ├── search-models.ts
│   │   ├── get-model-detail.ts
│   │   └── compare-models.ts
│   ├── db/                    # 数据库层
│   │   ├── index.ts          # 数据库适配器
│   │   ├── connection.ts     # PostgreSQL 连接
│   │   ├── connection-sqlite.ts  # SQLite 连接
│   │   ├── queries.ts        # PostgreSQL 查询
│   │   ├── queries-sqlite.ts # SQLite 查询
│   │   ├── schema.sql        # PostgreSQL 架构
│   │   └── schema-sqlite.sql # SQLite 架构
│   ├── collectors/            # 数据采集器
│   │   ├── huggingface.ts
│   │   └── openrouter.ts
│   ├── analysis/              # 分析逻辑
│   │   └── trend-score.ts
│   └── scheduler/             # 定时任务
│       └── collector-jobs.ts
├── dist/                      # 编译后的 JavaScript
├── docs/                      # 文档
├── package.json
├── tsconfig.json
└── .env                       # 环境配置

可用脚本

# 开发
npm run dev          # 使用 tsx 热重载启动

# 构建
npm run build        # 编译 TypeScript + 复制 SQL 文件

# 生产
npm start            # 启动 MCP 服务器

# 测试
npm run test         # 运行所有工具测试
npm run insert-test  # 快速插入测试数据

# 数据初始化
npm run seed         # 使用真实数据初始化（需要 API 访问）

添加新工具

在 src/tools/your-tool.ts 创建工具文件：

import { getModels } from '../db/index.js';

export async function yourTool(args: any) {
  // 实现逻辑
  const results = await getModels(args.limit, 'ORDER_CLAUSE');
  return results;
}

在 src/server.ts 中注册：

server.tool({
  name: 'your_tool',
  description: '工具描述',
  inputSchema: {
    type: 'object',
    properties: {
      // 定义参数
    }
  }
}, async (request) => {
  const result = await yourTool(request.params.arguments);
  return { content: [{ type: 'text', text: JSON.stringify(result, null, 2) }] };
});

测试：

npm run build
npm start
# 在 Claude Desktop 中使用工具

🐛 故障排查

数据库问题

问题： "ENOENT: no such file or directory, open './modelradar.db'"

解决方案：

npm run build
npm run insert-test

数据库在首次运行时自动创建。确保先构建项目。

问题： "PostgreSQL connection refused"

解决方案：

确保 PostgreSQL 正在运行：pg_isready
检查 .env 中的 DATABASE_URL
验证数据库存在：psql -U postgres -l

MCP 配置问题

问题： "Claude Desktop 中看不到工具"

解决方案：

验证配置路径是绝对路径，不是相对路径
检查 npm run build 后 dist/server.js 存在
完全重启 Claude Desktop
检查 Claude Desktop 日志查看错误

macOS 日志位置： ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

问题： "工具返回空数据"

解决方案：

# 先插入测试数据
npm run insert-test

# 验证工具正常
npm run test

构建问题

问题： "Cannot find module './db/schema-sqlite.sql'"

解决方案： 构建脚本会自动复制 SQL 文件。如果失败：

npm run copy-sql

或手动复制：

mkdir -p dist/db
cp src/db/*.sql dist/db/

常见问题

问：可以同时使用 SQLite 和 PostgreSQL 吗？

答：可以，随时通过修改 .env 中的 DB_TYPE 切换。数据库适配器会处理一切。

问：如何添加更多模型？

答：启用调度器（ENABLE_SCHEDULER=true）或手动运行采集器：

npm run seed

问：可以部署到生产环境吗？

答：可以！生产环境使用 PostgreSQL：

DB_TYPE=postgresql
DATABASE_URL=postgresql://user:pass@host:5432/db

🤝 参与贡献

欢迎贡献！本项目遵循标准的开源实践。

如何贡献

Fork 本仓库
克隆你的 fork：git clone https://github.com/yourusername/modelradar.git
创建分支：git checkout -b feature/your-feature
进行修改并充分测试
提交：git commit -m "Add: 你的功能描述"
推送：git push origin feature/your-feature
提交 Pull Request 并附上清晰的描述

开发指南

使用严格类型检查的 TypeScript
遵循现有代码风格（2 空格缩进，使用分号）
为新功能添加测试
更新面向用户的文档
使用有意义的提交信息

行为准则

尊重他人，包容多样性
专注于建设性反馈
帮助新手学习和贡献
报告问题时提供清晰的复现步骤

贡献方向

🌟 新数据源（Arena、GitHub、Reddit）
🔧 额外的 MCP 工具
📊 增强的分析和评分
🐛 Bug 修复和优化
📚 文档改进
🌐 翻译

🗺️ 开发路线图

✅ V1.0（已完成）

HuggingFace 数据采集
OpenRouter 定价集成
5 个核心 MCP 工具
SQLite 支持（零配置）
PostgreSQL 支持（生产环境）
趋势评分计算
数据库抽象层

🔜 V2.0（计划中）

LMSYS Arena 集成（ELO 评分）
GitHub 趋势/星标追踪
Reddit 社区情绪分析
增强的趋势算法（4 个因素）
模型推荐引擎
黑马检测（意外激增的模型）
每周/每月趋势报告

🚀 V3.0（未来）

AI 分析 Agent（自动化洞察）
预测建模（哪些模型将成为趋势）
生态系统分析（基础模型 + 衍生模型）
Agent 专用推荐
多语言模型支持
实时 WebSocket 更新

📄 许可证

ISC 许可证 - 详见 LICENSE 文件

🙏 致谢

Model Context Protocol - MCP SDK 和协议规范
HuggingFace - 模型元数据和社区数据
OpenRouter - 定价和可用性数据
Anthropic - Claude Desktop 集成

📞 支持

🐛 Bug 报告：提交 Issue
💡 功能请求：提交 Issue
💬 讨论：GitHub Discussions
📧 邮箱：[email protected]

用 ❤️ 由 AI 模型情报社区制作

⭐ 如果觉得有用，请给本仓库点个 Star！

Published

Vulnerabilities

Links

Maintainers

Keywords

Readme

AI 模型情报中心

🌟 为什么选择 AI 模型情报中心？

📋 目录

✨ 功能特性

17个强大的MCP工具

数据源

🚀 快速开始

步骤1：通过npm安装（推荐）

步骤2：配置Claude Desktop

步骤3：重启Claude Desktop

💡 使用示例

🔥 查找热门趋势模型

🔍 搜索特定模型

⚖️ 对比多个模型

🎯 获取任务推荐

🚀 检查部署可行性

🔧 支持的MCP客户端

🤖 AI助手

🛠️ AI编码代理

💻 IDE与编辑器

🔌 VS Code扩展

📖 配置示例

📖 完整配置指南

其他MCP客户端

备选方案：从源码安装

连接到 Claude Desktop

📦 安装

前置要求

方式一：SQLite（推荐）

方式二：PostgreSQL

⚙️ 配置

环境变量

数据库切换

🛠️ MCP 工具

1. get_hot_models

2. get_latest_models

3. search_models

4. get_model_detail

5. compare_models

📚 使用示例

示例 1：查找热门模型

示例 2：发现新发布的模型

示例 3：查找特定模型

示例 4：模型对比

🏗️ 架构设计

核心组件

趋势评分算法

💻 开发指南

项目结构

可用脚本

添加新工具

🐛 故障排查

数据库问题

MCP 配置问题

构建问题

常见问题

🤝 参与贡献

如何贡献

开发指南

行为准则

贡献方向

🗺️ 开发路线图

✅ V1.0（已完成）

🔜 V2.0（计划中）

🚀 V3.0（未来）

📄 许可证

🙏 致谢

📞 支持

1. `get_hot_models`

2. `get_latest_models`

3. `search_models`

4. `get_model_detail`

5. `compare_models`