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인덱스 관측됨

SpareHive GPU Advisor

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

사용해야 할까요

품질 및 안전성

B
설명 품질
60%
스키마 완전성
77%
이름 품질
84%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (4)

  • LOWTool 'search_models' description lacks action verbsearch_models에서
  • LOWTool 'fit_check' description lacks action verbfit_check에서
  • LOWTool 'gpu_prices' description lacks action verbgpu_prices에서
  • LOWTool 'data_status' description lacks action verbdata_status에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~716토큰 (도구 정의)
~601 B일반적인 응답 크기
중간 정도의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.56%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

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

원격 엔드포인트

https://sparehive.com/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (5)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢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。

입력 스키마

{
  "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。

입력 스키마

{
  "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。

입력 스키마

{
  "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。

입력 스키마

{
  "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。

입력 스키마

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

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