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SpareHive GPU Advisor

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

¿Debería usar esto?

Calidad y seguridad

B
Calidad de la descripción
60%
Integridad del esquema
77%
Calidad de los nombres
84%
Riesgo de envenenamiento
100%
Coincidencia de permisos
100%
Cumplimiento del protocolo
100%

Hallazgos (4)

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

Basado en el análisis automatizado de las definiciones de herramientas y el cumplimiento del protocolo.

Costo de contexto

~716Tokens (definiciones de herramientas)
~601 BTamaño de respuesta típico
Impacto moderado en la atención (0.56% del contexto de 128k)

Este es el número aproximado de tokens que se consumen cada vez que las herramientas del servidor se cargan en el contexto de un modelo. Los recuentos más altos reducen la atención disponible para otras tareas.

Instalar

Instalación con un clic

Agrega esto a tu archivo `claude_desktop_config.json`:

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

Puntos de conexión remotos

https://sparehive.com/mcpstreamable-http

Qué puede hacer

Inventario de herramientas

Herramientas (5)

🟢 Solo lectura🟡 Escritura🔴 Eliminación⚪ Desconocido
🟢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。

Esquema de entrada

{
  "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。

Esquema de entrada

{
  "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。

Esquema de entrada

{
  "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。

Esquema de entrada

{
  "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。

Esquema de entrada

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

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