@npm_xiyuan/mcp-model-radar

v3.0.0

Published

3 months 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 MCP（模型上下文协议）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：

✅ 零配置 — 基于 SQLite，开箱即用，数据库自动创建在 ~/.mcp-model-radar/modelradar.db
✅ 双模式传输 — Stdio（默认，每个客户端独立进程）或 Streamable HTTP（共享进程，-p PORT）
✅ 16 个强大工具 — 发现、搜索、对比、推荐、部署分析、基准测试、趋势追踪
✅ 多维度分析 — 跨下载量、点赞数、趋势评分、成本、上下文长度对比模型
✅ 智能镜像选择 — 自动选择最快的 HuggingFace 镜像，带健康检查
✅ SQLite + PostgreSQL — 零配置 SQLite 用于本地开发，PostgreSQL 用于生产
✅ 开源 — ISC 许可证，可自由定制和扩展

📋 目录

🚀 快速开始

步骤 1：通过 npm 安装

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

步骤 2：配置 MCP 客户端

编辑 MCP 客户端配置。以下是最常见的几种：

Claude Desktop（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"]
    }
  }
}

Claude Code / Cursor / Cline / Continue / Zed — 使用相同的 command + args 模式，详见 MCP 配置指南。

步骤 3：重启客户端

即可获得 16 个 AI 模型情报工具！🎉

试试问："现在有哪些热门的 AI 模型？" 或 "对比 Qwen3-235B 和 DeepSeek-V3"

🌐 HTTP 模式（共享进程）

默认情况下，每个 MCP 客户端会启动一个独立的 npx 进程。在多客户端环境中，可以启动一个共享的 HTTP 服务器：

# 启动共享 MCP 服务
mcp-model-radar -p 3100
# 或者: npm run start:http

然后所有客户端配置为连接同一个 URL：

{
  "mcpServers": {
    "model-radar": {
      "url": "http://localhost:3100/mcp"
    }
  }
}

优势： 单一进程、共享数据库连接、零启动延迟、统一调度器。

注意： Stdio 模式（command: "npx"）仍是默认方式，兼容所有客户端。HTTP 模式需要客户端支持 url 字段（Claude Desktop、Claude Code、Cline、Continue、Zed 均支持）。

💡 使用示例

向 AI 助手提问：

| 问题 | 调用的工具 | |------|-----------| | "现在有哪些热门的 AI 模型？" | get_hot_models | | "显示过去 48 小时发布的模型" | get_latest_models | | "找一些 Apache-2.0 许可的编程模型" | search_models | | "介绍一下 Qwen3-235B" | get_model_detail | | "对比 Llama-3.3-70B、DeepSeek-V3 和 Qwen3-235B" | compare_models_batch | | "24GB 显卡上最适合编程的模型？" | recommend_for_task | | "32GB 显存能运行 Qwen2.5-72B 吗？" | get_deployment_guide | | "哪些模型正在快速上升？" | get_trending_changes | | "显示 Qwen 团队的所有模型" | get_models_by_author | | "7B 到 70B 参数之间的模型" | get_models_by_size | | "显示所有 MIT 许可的模型" | get_models_by_license | | "显示所有文生图模型" | get_models_by_type | | "显示 Llama-3.3 的量化版本" | get_model_versions | | "有哪些模型基于 Llama-3？" | get_model_ecosystem | | "显示 Claude 3.5 的基准分数" | get_model_benchmarks |

🔧 支持的 MCP 客户端

本服务器兼容任何支持 MCP 协议的应用程序：

AI 助手

Claude Desktop、Claude Code、Cherry Studio、Open WebUI

AI 编码代理

Aider、OpenHands、Void、Aide、Devin

IDE 与编辑器

Cursor、Windsurf、Zed、VS Code（通过 Cline/Continue）、JetBrains（通过 Continue）

VS Code 扩展

Cline、Continue、RooCode

📖 每个客户端的详细配置示例：MCP 配置指南

📦 从源码安装

前置要求

Node.js 18.0.0+
SQLite（内置，推荐）或 PostgreSQL 14+（可选）

SQLite（推荐）

零配置，单文件数据库，存储在 ~/.mcp-model-radar/modelradar.db。

git clone https://github.com/jiyi1990118/mcp-model-radar.git
cd mcp-model-radar
npm install
npm run build
npm run insert-test   # 插入 5 个热门模型（含真实参数量）
npm run test          # 验证 9 个测试全部通过

PostgreSQL（生产环境）

npm install
psql -U postgres -c "CREATE DATABASE modelradar;"
psql -U postgres -d modelradar -f src/db/schema.sql
cp .env.example .env
# 编辑 .env: DB_TYPE=postgresql, DATABASE_URL=...
npm run build
npm run seed

可用脚本

npm run build         # 编译 TypeScript
npm start             # 启动 MCP 服务器（stdio 模式）
npm run start:http    # 启动 MCP 服务器（HTTP 模式，端口 3100）
npm run dev           # 开发模式热重载（stdio）
npm run dev:http      # 开发模式热重载（HTTP）
npm run test          # 运行所有工具测试
npm run insert-test   # 插入 5 个测试模型
npm run seed          # 从真实 API 采集数据

⚙️ 配置

环境变量

创建 .env 文件（从 .env.example 复制）：

# 数据库
DB_TYPE=sqlite                            # sqlite 或 postgresql
# SQLITE_DB_PATH=~/.mcp-model-radar/modelradar.db   # 默认路径，自动创建
# DATABASE_URL=postgresql://user:pass@localhost:5432/modelradar

# 传输模式
# MCP_TRANSPORT=http                      # 强制 HTTP 模式（替代 -p 参数）
# MCP_PORT=3100                           # HTTP 端口（默认 3100）

# API 密钥（可选）
OPENROUTER_API_KEY=

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

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

# 日志
LOG_LEVEL=info

数据库切换

随时修改 .env 中的 DB_TYPE 即可切换 — 无需修改代码。

🛠️ MCP 工具

全部 20 个工具可通过任何 MCP 客户端访问。

发现工具

`get_hot_models`

按趋势评分排序获取热门模型。

limit（可选，默认 20）— 返回数量

`get_latest_models`

获取最近发布的模型。

hours（可选，默认 24）— 回溯小时数

搜索与详情工具

`search_models`

按关键词搜索模型，支持高级筛选。

keyword（必需）— 搜索关键词
filters（可选）— { type, license, author }
sort_by（可选）— downloads | likes | trend_score | created_at
limit（可选，默认 50）

`get_model_detail`

获取模型完整信息，包括显存估算。

model_id（必需）— 完整模型 ID，如 "Qwen/Qwen3-235B"

对比工具

`compare_models`

跨维度对比两个模型（下载量、点赞、趋势分、上下文长度、成本）。

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

`compare_models_batch`

同时对比 2–5 个模型。

model_ids（必需）— 2–5 个模型 ID 数组
dimensions（可选）— ["performance", "cost", "context"]

筛选工具

`get_models_by_type`

按类型/标签筛选，如 text-generation、text-to-image。

type（必需）
limit（可选，默认 20）

`get_models_by_size`

按参数量范围筛选，如 "7B" 到 "70B"。

minParams（可选）— 如 "7B"
maxParams（可选）— 如 "70B"
limit（可选，默认 20）

`get_models_by_license`

按许可证类型筛选，如 Apache-2.0、MIT。

license（必需）
limit（可选，默认 20）

`get_models_by_author`

获取特定组织的所有模型。

author（必需）
limit（可选，默认 20）

高级工具

`get_model_versions`

查找模型的量化版本（GGUF、AWQ、GPTQ、MLX）。

model_id（必需）

`get_model_ecosystem`

探索基础模型及所有衍生模型。

model_id（必需）

`recommend_for_task`

基于任务和约束条件获取模型推荐。

task（必需）— code-generation | translation | chat | summarization | reasoning
constraints（可选）— { max_vram_gb, max_cost_per_1m, min_context, license }
top_n（可选，默认 3）

`get_deployment_guide`

基于硬件的部署可行性分析。

model_id（必需）
hardware（可选）— { gpu, vram_gb, ram_gb, cpu_cores }

`get_model_benchmarks`

Arena ELO 评分和基准测试分数。

model_id（必需）

`get_trending_changes`

追踪排名和指标随时间的变化（上升/下降模型）。

period（可选，默认 "7d"）— 24h | 7d | 30d
metric（可选，默认 "trend_score"）— downloads | likes | trend_score

🏗️ 架构设计

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│              MCP Server（双模式）                 │
│                                                   │
│  StdioServerTransport（默认，1 进程/客户端）       │
│  StreamableHTTPServerTransport（-p PORT，共享）   │
└────────────────────┬──────────────────────────────┘
                     │
┌────────────────────▼──────────────────────────────┐
│              工具层（20 个工具）                   │
│  发现 │ 搜索 │ 对比 │ 筛选 │ 高级                 │
└────────────────────┬──────────────────────────────┘
                     │
┌────────────────────▼──────────────────────────────┐
│              数据库抽象层                          │
│     统一接口（SQLite + PostgreSQL）               │
└──────────┬─────────────────────┬──────────────────┘
           │                     │
    ┌──────▼──────┐      ┌──────▼──────┐
    │   SQLite    │      │ PostgreSQL  │
    │ (WAL 模式)  │      │             │
    └─────────────┘      └─────────────┘
           │
┌──────────▼────────────────────────────────────────┐
│              数据采集器                            │
│  HuggingFace（模型、下载量）                       │
│  OpenRouter（定价、上下文长度）                    │
│  LMSYS Arena（ELO 评分）                          │
└───────────────────────────────────────────────────┘

核心组件

| 组件 | 位置 | 描述 | |------|------|------| | MCP 服务器 | src/server.ts | 双模式入口，20 个工具 | | 工具层 | src/tools/ | 20 个 MCP 工具实现 | | 数据库层 | src/db/ | SQLite/PostgreSQL 抽象 | | 采集器 | src/collectors/ | HuggingFace、OpenRouter 数据采集 | | API 客户端 | src/api/ | HuggingFace API、Arena 排行榜 | | 分析 | src/analysis/ | 趋势评分计算 | | 调度器 | src/scheduler/ | 定时任务，文件锁防重复 | | 工具库 | src/utils/ | 镜像池、同步管理、推荐引擎 |

趋势评分算法

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

数据源

| 数据源 | 提供的数据 | |--------|-----------| | 🤗 HuggingFace | 下载量、点赞、元数据、标签、许可证 | | 🔄 OpenRouter | 实时定价、上下文长度、提供商 | | 🏆 LMSYS Arena | ELO 评分、排名 | | 🐙 GitHub | AI 仓库星标、复刻、话题 | | 💬 Reddit | 社区讨论、情绪分析（r/LocalLLaMA, r/MachineLearning, r/OpenAI） |

💻 开发指南

项目结构

mcp-model-radar/
├── src/
│   ├── server.ts                # MCP 服务器入口（双模式）
│   ├── cli.ts                   # CLI 包装器（modelradar 命令）
│   ├── insert-test-data.ts      # 测试数据种子
│   ├── test-tools.ts            # 工具测试运行器
│   ├── tools/                   # 20 个 MCP 工具实现
│   │   ├── get-hot-models.ts
│   │   ├── get-latest-models.ts
│   │   ├── search-models.ts
│   │   ├── get-model-detail.ts
│   │   ├── compare-models.ts
│   │   ├── compare-models-batch.ts
│   │   ├── get-models-by-type.ts
│   │   ├── get-models-by-size.ts
│   │   ├── get-models-by-license.ts
│   │   ├── get-models-by-author.ts
│   │   ├── get-model-versions.ts
│   │   ├── get-model-ecosystem.ts
│   │   ├── recommend-for-task.ts
│   │   ├── get-deployment-guide.ts
│   │   ├── get-model-benchmarks.ts
│   │   └── get-trending-changes.ts
│   ├── db/                      # 数据库抽象
│   │   ├── index.ts             # 适配器（自动选择 SQLite/PG）
│   │   ├── connection-sqlite.ts # SQLite（better-sqlite3, WAL 模式）
│   │   ├── connection.ts        # PostgreSQL（pg Pool）
│   │   ├── queries-sqlite.ts    # SQLite 查询
│   │   ├── queries.ts           # PostgreSQL 查询
│   │   ├── schema-sqlite.sql    # SQLite 表结构
│   │   └── schema.sql           # PostgreSQL 表结构
│   ├── collectors/              # 数据采集器（含重试 + 超时）
│   │   ├── huggingface.ts
│   │   ├── openrouter.ts
│   │   └── metrics-tracker.ts
│   ├── api/                     # 外部 API 客户端
│   │   ├── huggingface-api.ts   # HF 搜索/详情（含重试）
│   │   └── arena-api.ts         # LMSYS Arena CSV 解析器
│   ├── analysis/
│   │   └── trend-score.ts       # 趋势计算（SQLite + PG）
│   ├── scheduler/
│   │   └── collector-jobs.ts    # 定时任务，PID 文件锁
│   └── utils/
│       ├── db-path.ts           # ~/.mcp-model-radar 路径工具
│       ├── db-check.ts          # 数据库可用性检查
│       ├── mirror-pool.ts       # 最快镜像选择
│       ├── sync-manager.ts      # 后台同步协调器
│       └── recommendation-engine.ts
├── dist/                        # 编译输出
├── package.json
└── tsconfig.json

添加新工具

创建 src/tools/your-tool.ts：

export async function yourTool(args: any) {
  // 实现逻辑
  return { success: true, data: [] };
}

在 src/server.ts 中导入并添加到 toolHandlers：

import { yourTool } from './tools/your-tool.js';

const toolHandlers: Record<string, (args: any) => Promise<any>> = {
  // ... 已有 handler
  your_tool: (a) => yourTool(a),
};

在 ListToolsRequestSchema 中添加工具定义和 inputSchema。
构建并测试：npm run build && npm run test

🐛 故障排查

数据库

| 问题 | 解决方案 | |------|---------| | ENOENT: no such file, open '.../modelradar.db' | npm run build && npm run insert-test | | PostgreSQL 连接被拒绝 | 检查 pg_isready，验证 .env 中的 DATABASE_URL | | SQLITE_BUSY 错误 | 数据库已启用 WAL 模式，busy_timeout 为 5 秒；减少并发写入 |

MCP 配置

| 问题 | 解决方案 | |------|---------| | 客户端中看不到工具 | 使用绝对路径配置；检查 dist/server.js 是否存在；重启客户端 | | HTTP 模式：ECONNREFUSED | 确保服务器已启动：mcp-model-radar -p 3100 | | HTTP 模式：Bad Request: Server not initialized | 客户端必须先发送 initialize 请求（MCP 协议要求） | | 工具返回空数据 | 运行 npm run insert-test 插入测试数据 |

Claude Desktop 日志（macOS）： ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log

🗺️ 开发路线图

✅ V1.0（已完成）

HuggingFace + OpenRouter 数据采集
9 个核心 MCP 工具（发现、搜索、详情、对比、筛选）
SQLite + PostgreSQL 支持，含抽象层
趋势评分计算（0.6 × 下载量 + 0.4 × 点赞数）

✅ V2.0（已完成）

7 个附加工具：批量对比、推荐、部署指南、基准测试、趋势变化、版本、生态
共计 20 个工具
Streamable HTTP 传输（共享进程模式）
SQLite WAL 模式 + 调度器文件锁
镜像池健康检查
采集器重试 + 超时机制
引号感知 Arena CSV 解析器

✅ V3.0（已完成）

GitHub 趋势星标追踪（get_github_trending）
黑马检测算法（get_darkhorse_models）
社区情绪分析（get_community_heat）
每周/每月生态报告（get_model_report）
共计 20 个工具
Reddit JSON API 集成（r/LocalLLaMA, r/MachineLearning, r/OpenAI）
轻量级情感分析引擎（关键词匹配）
多板块报告生成器

🚀 V4.0（未来）

AI 分析代理，自动生成洞察
WebSocket 实时更新
预测建模（哪些模型将成为趋势）
Agent 专用推荐
多语言模型支持

📄 许可证

ISC 许可证 — 详见 LICENSE

📞 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！