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SpareHive GPU Advisor

Read-only GPU advisor: model VRAM needs, fit checks and rental prices, with evidence grades.

Sollte ich dies verwenden

Qualität und Sicherheit

B
Qualität der Beschreibung
60%
Vollständigkeit des Schemas
77%
Qualität der Benennung
84%
Risiko der Vergiftung
100%
Übereinstimmung der Berechtigungen
100%
Einhaltung des Protokolls
100%

Befunde (4)

  • LOWTool 'search_models' description lacks action verbin search_models
  • LOWTool 'fit_check' description lacks action verbin fit_check
  • LOWTool 'gpu_prices' description lacks action verbin gpu_prices
  • LOWTool 'data_status' description lacks action verbin data_status

Basierend auf einer automatisierten Analyse der Tool-Definitionen und der Einhaltung des Protokolls.

Kontextkosten

~716Tokens (Tool-Definitionen)
~601 BTypische Antwortgröße
Mittlere Auswirkung auf die Aufmerksamkeit (0.56% von 128k Kontext)

Dies ist die ungefähre Anzahl der Tokens, die jedes Mal verbraucht werden, wenn die Tools des Servers in den Kontext eines Modells geladen werden. Höhere Werte verringern die Aufmerksamkeit, die für andere Aufgaben verfügbar ist.

Installieren

Installation mit einem Klick

Fügen Sie dies Ihrer Datei `claude_desktop_config.json` hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "sparehive-advisor": {
      "url": "https://sparehive.com/mcp"
    }
  }
}

Remote-Endpunkte

https://sparehive.com/mcpstreamable-http

Was es kann

Tool-Inventar

Tools (5)

🟢 Nur lesen🟡 Schreiben🔴 Löschen⚪ Unbekannt
🟢search_models(query, type, limit)

按名字或类型查找模型 ID。查询模型显存需求前先用它确认 ID；模型名有别名（Qwen3.8 27B / qwen3.8-27b）。返回 id、类型、最小显存、参数规模。

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "模型名或别名；省略则列出全部"
    },
    "type": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "text",
        "image",
        "video"
      ]
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 50,
      "description": "默认 10"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}
⚪model_requirements(model, quant, context_tokens)

查询部署某个模型需要的硬件配置：指定量化下的权重大小、最小/推荐显存、证据等级与出处，以及各张显卡的 fits/tight/no 判定与租价。数据可能过期，响应里会给出 data_updated 与 stale。

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "model": {
      "type": "string",
      "description": "模型 id 或别名"
    },
    "quant": {
      "type": "string",
      "description": "量化档，如 Q4_K_M；省略则用推荐档"
    },
    "context_tokens": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "description": "默认 4096"
    }
  },
  "required": [
    "model"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟢fit_check(model, gpu, quant, context_tokens)

判断某模型（指定量化、指定上下文）能否跑在某张显卡上。返回 fits/tight/no/unknown、剩余显存、内存拆解、以及跑不动时的替代方案（降量化/减上下文/换更大卡），并附带该卡的租金。

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "model": {
      "type": "string"
    },
    "gpu": {
      "type": "string",
      "description": "显卡 id 或别名，如 rtx4090"
    },
    "quant": {
      "type": "string"
    },
    "context_tokens": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "description": "默认 4096"
    }
  },
  "required": [
    "model",
    "gpu"
  ],
  "additionalProperties": false
}
⚪gpu_prices(gpu, include_competitors)

查询租用不同类型 GPU 的价格：我们的即时档/排队档报价、host 实得、电费成本、竞品中位价与国内零售价。只有 RTX 4090 有报价，其余显示为未定。

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "gpu": {
      "type": "string"
    },
    "include_competitors": {
      "type": "boolean",
      "description": "默认 true"
    }
  },
  "additionalProperties": false
}
⚪data_status

报告数据的新鲜度：每个数据文件的更新时间、距今天数、是否超过 60 天阈值。当用户质疑数据是否过时时调用。

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "additionalProperties": false
}

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