World Monitor
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 104 tools.
Physical Layer Linter: validates RF and radar calculations against hard physical limits.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer
Zuerst: Welche KI nutzt du?
Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.
Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"physbound": {
"command": "uvx",
"args": [
"physbound"
]
}
}
}Nutze Physbound und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude sagt, dass es Physbound nutzt, oder ein Werkzeug von Physbound in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
ChatGPT kann Physbound noch nicht verbinden
Physbound läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen
A · Eine App nutzen, die Physbound verbinden kann
B · Andere in Sonstiges, die mit ChatGPT funktionieren
Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden
Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
claude mcp add --scope user physbound -- uvx physboundPhysbound sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Nutze Physbound und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Physbound nutzt, oder ein Werkzeug von Physbound in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
Nutze Physbound und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn Cursor sagt, dass es Physbound nutzt, oder ein Werkzeug von Physbound in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten
Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Nur einmal; gilt für alle Server, die Python (uv) brauchen
VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Nutze Physbound und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache✓ Wenn VS Code sagt, dass es Physbound nutzt, oder ein Werkzeug von Physbound in der Antwort zeigt, bist du verbunden
Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen
Claude Code
claude mcp add --scope user physbound -- uvx physboundClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"physbound": {
"command": "uvx",
"args": [
"physbound"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"physbound": {
"command": "uvx",
"args": [
"physbound"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"physbound": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"physbound"
]
}
}
}Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.
Laufen auf deinem Computer in
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 12. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto JonesRobM bestätigt, dem das Repo gehört
Code zuletzt geändert: vorgestern
Nutzt MIT
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
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Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt vorgestern geändert, und die neueste Version (0.3.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
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Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 104 tools.
AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.
Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
PhysBound
Physical Layer Linter — an MCP server that validates RF and physics calculations against hard physical limits, catching AI hallucinations in engineering workflows.
LLMs generate plausible-sounding RF numbers that violate fundamental physics — throughput above the Shannon limit, antenna gains no aperture can produce, radar ranges the range equation forbids. PhysBound gives any MCP-compatible AI assistant six validated calculation tools, backed by CODATA constants (via SciPy) and dimensional analysis (via Pint). Impossible claims return structured PhysicalViolationError responses with the violated law, the computed limit, and a LaTeX explanation — not silent failures.
| Tool | What it validates |
|---|---|
rf_link_budget | Friis link budgets: FSPL, received power, antenna gains vs. aperture/Harrington limits |
shannon_hartley | Throughput claims against channel capacity C = B log2(1 + SNR) |
noise_floor | Thermal noise kTB, Friis noise-figure cascades, receiver sensitivity |
radar_range | Detection-range claims against the monostatic radar range equation |
antenna_gain | Gain limits, beamwidth, and far-field distance for a single antenna |
radar_ambiguity | Pulse-Doppler unambiguous range/velocity, Doppler aliasing, range resolution |
PhysBound is a standard stdio MCP server published on PyPI. The recommended launch command is uvx physbound, which fetches and runs the latest release in an isolated environment — no manual install step.
First run:
uvxdownloads ~60 MB of dependencies (SciPy, NumPy) the first time. Runuvx physboundonce in a terminal to pre-cache them (Ctrl-C to exit); subsequent starts are instant.
claude mcp add physbound -- uvx physbound
Add to claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/, Windows: %APPDATA%\Claude\):
{
"mcpServers": { "physbound": { "command": "uvx", "args": ["physbound"] } } }
Use the same JSON server entry as above in your client's MCP configuration file (Cursor: ~/.cursor/mcp.json; Windsurf: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json).
If you prefer a plain Python install (requires Python 3.12+):
pip install physbound
then set "command": "physbound" (with no args) in the client configuration.
Once configured, ask your assistant an RF question — *"Can a 20 MHz channel with 15 dB SNR support 500 Mbps?"* — and it will answer with physics-validated numbers.
The same validators are available directly from the terminal — useful in scripts and CI pipelines, since a physics violation exits with code 1:
$ physbound check shannon --bandwidth-hz 20e6 --snr-db 15 --claimed-throughput-bps 500e6
PHYSICS VIOLATION [Shannon-Hartley Theorem] Claimed throughput 500000000.0 bps exceeds Shannon limit of 100556153.5 bps by 397.2% Computed limit: 1.00556e+08 bps Claimed value: 5e+08 bps $ echo $? 1
$ physbound check shannon --bandwidth-hz 20e6 --snr-db 15 --claimed-throughput-bps 100e6
Shannon-Hartley Capacity: ... # exit code 0
Available subcommands: check {link-budget, shannon, noise, radar-range, antenna, radar-ambiguity} (flags mirror the MCP tool parameters; add --json for the full structured result) and serve --transport {stdio,http} for running the MCP server over HTTP. See physbound check --help for details.
Sixteen real hallucination patterns, each caught by PhysBound's test suite:
| # | Category | LLM Hallucination | PhysBound Truth | Verdict |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Shannon-Hartley | A 20 MHz 802.11n channel with 15 dB SNR can achieve 500 Mbps | Shannon limit: 100.6 Mbps (not 500 Mbps) | CAUGHT |
| 2 | Shannon-Hartley | A 100 MHz 5G channel with 20 dB SNR delivers 2 Gbps | Shannon limit: 665.8 Mbps (not 2000 Mbps) | CAUGHT |
| 3 | Antenna Aperture | A 30 cm dish antenna at 1 GHz provides 45 dBi gain | Physical limit: 12.1 dBi (Harrington); aperture eta=1: 9.9 dBi; typical dish: 7.4 dBi (eta=0.55) (not 45 dBi) | CAUGHT |
| 4 | Thermal Noise | Receiver noise floor of -180 dBm/Hz at room temperature | Thermal noise floor: -174.0 dBm/Hz at 290K (not -180 dBm/Hz) | CAUGHT |
| 5 | Link Budget / FSPL | Wi-Fi at 2.4 GHz with 20 dBm TX reaches 10 km with -40 dBm RX power | Actual RX power at 10 km: -94.1 dBm (not -40 dBm) | CAUGHT |
| 6 | Link Budget / FSPL | A 1W transmitter at 12 GHz with 0 dBi antennas reaches GEO at -80 dBm | Actual RX power at GEO: -175.1 dBm (not -80 dBm) | CAUGHT |
| 7 | Link Budget / FSPL | Bluetooth at 2.4 GHz with 0 dBm TX and 0 dBi antennas reaches 1 km at -60 dBm | Actual RX power at 1 km: -100.1 dBm (not -60 dBm) | CAUGHT |
| 8 | Shannon-Hartley | A 10 MHz LTE channel at 10 dB SNR supports 1 Gbps | Shannon limit: 34.6 Mbps (not 1000 Mbps) | CAUGHT |
| 9 | Noise Cascade | Receiver NF is the same regardless of stage order: LNA(20dB/1.5dB) + Mixer(10dB/8dB) | LNA first: 1.66 dB vs mixer first: 8.03 dB (penalty: 6.4 dB) | CAUGHT |
| 10 | Antenna Aperture | A 10 cm patch antenna at 900 MHz provides 20 dBi gain | Physical limit: 4.4 dBi (Harrington, D < lambda); aperture eta=1: -0.5 dBi; typical: -3.1 dBi (eta=0.55) (not 20 dBi) | CAUGHT |
| 11 | Radar Range Equation | Doubling transmit power doubles radar detection range | Range increases by factor 1.189 (2^(1/4) = 1.189), not 2.0 | CAUGHT |
| 12 | Radar Range Equation | Small drone (0.01 m^2 RCS) detectable at 200 km by 1 kW X-band radar with 30 dBi gain | Max range: 2.7 km for 0.01 m^2 RCS at 1 kW X-band (not 200 km) | CAUGHT |
| 13 | Antenna Gain | A 0.5 m user-terminal dish at 12 GHz gives 50 dBi gain | Physical limit: 36.1 dBi (Harrington); typical dish: 33.4 dBi (eta=0.55) (not 50 dBi) | CAUGHT |
| 14 | Antenna Gain | A 3 m dish at 10 GHz is in its far field at 10 m, so gain can be measured there | Far-field distance 2D^2/lambda = 600 m; 10 m is in the near field | CAUGHT |
| 15 | Radar Ambiguity | A 10 GHz radar at 10 kHz PRF unambiguously measures 500 m/s | v_ua = lambda*PRF/4 = +/-74.9 m/s (blind speed 149.9 m/s); 500 m/s aliases (not 500 m/s) | CAUGHT |
| 16 | Radar Ambiguity | A 10 GHz pulse-Doppler radar can unambiguously cover 150 km and +/-300 m/s at once | R_ua*v_ua = c*lambda/8 = 1.123e+06 m^2/s for any PRF; claimed 4.5e+07 m^2/s (40x too large) | CAUGHT |
*Generated automatically by pytest tests/test_marketing.py -s*
Full derivations, sources, and worked examples for every formula are in docs/formulas.md.
rf_link_budgetComputes a complete RF link budget using the Friis transmission equation and validates antenna gains against physical limits.
Example: *"What's the received power for a 2.4 GHz link at 100 m with 20 dBm TX, 10 dBi TX gain, 3 dBi RX gain?"*
Returns FSPL, received power, wavelength, and — when antenna diameters are supplied — gain limit checks. Gains above the hard bound G_max = max((pi D / lambda)^2, (ka)^2 + 2ka) (the eta = 1 aperture value, or Harrington's bound for electrically small antennas) are rejected; gains above the typical dish value (eta = 0.55) are accepted with a warning. Also warns inside the far-field distance 2D^2/lambda and rejects negative losses.
shannon_hartleyComputes Shannon-Hartley channel capacity C = B log2(1 + SNR) and validates throughput claims.
Example: *"Can a 20 MHz channel with 15 dB SNR support 500 Mbps?"*
Returns theoretical capacity, spectral efficiency, and whether the claim is physically possible, including the exact percentage by which a violating claim exceeds the Shannon limit.
noise_floorComputes thermal noise power N = k_B T B, cascades noise figures through multi-stage receivers with the Friis noise formula, and calculates receiver sensitivity.
Example: *"What's the noise floor for a 1 MHz receiver at 290 K with a two-stage LNA chain?"*
Returns thermal noise in dBm and watts, cascaded noise figure, effective input noise temperature T_e = 290 K * (F - 1), and receiver sensitivity.
radar_rangeComputes the monostatic radar range equation R_max = [P_t G^2 lambda^2 sigma / ((4pi)^3 S_min L)]^(1/4) and validates detection-range claims.
Example: *"Can a 1 kW X-band radar with 30 dBi gain detect a 0.01 m^2 drone at 200 km?"*
Returns maximum detection range, minimum detectable signal, wavelength, and intermediate values. Catches the common fourth-root fallacy that doubling power doubles range.
antenna_gainAnalyses a single antenna from its diameter or physical area: gain limits, beamwidth, and far-field distance, with optional validation of a claimed gain.
Example: *"Can a 0.5 m dish at 12 GHz really give 50 dBi? What beamwidth should I expect?"*
Returns the physical gain limit (aperture or Harrington bound, and which one governs), typical gain at the given efficiency (default 0.55), effective aperture, half-power beamwidth estimates, far-field distance 2D^2/lambda, and — for a claimed gain — the implied aperture efficiency and validity.
radar_ambiguityComputes pulse-Doppler ambiguity limits for a given carrier frequency and PRF.
Example: *"Can a 10 GHz radar at 10 kHz PRF unambiguously measure a 500 m/s target out to 150 km?"*
Returns unambiguous range R_ua = c / (2 PRF), unambiguous velocity v_ua = lambda PRF / 4, blind speed, Doppler shift and apparent (aliased) velocity, range resolution (c tau / 2, or c / 2B with pulse compression), minimum range, duty cycle, and the range-Doppler dilemma invariant R_ua v_ua = c lambda / 8. Rejects range, velocity, or resolution claims the PRF or pulse cannot support.