RigBase
概要
作者による説明（英語の原文）
Measured local-LLM tok/s on home AI rigs. Search builds, can-it-run, best GPU; sourced + linked.
PopNx MCPの3つの柱
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi3項目中3項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況iとても新しい★ –
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: クラウドで動く
- トランスポート: Streamable HTTP
- カテゴリ: 検索・AIの記憶
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
インストールの前に
- 基本チェック：3項目中3項目に合格
- 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
- できること：4件（ツール） search_builds, can_it_run, best_gpu_for_model, get_build
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
必要なもの
- クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
どのアプリを使っていますか？
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます：
- Settings → Connectors を開く
- Add custom connector を押す
- 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
- サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
https://getrigbase.com/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http rigbase https://getrigbase.com/mcpまたは、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"rigbase": {
"url": "https://getrigbase.com/mcp"
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"rigbase": {
"type": "http",
"url": "https://getrigbase.com/mcp"
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです：
- ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
- Create または Add を押す（プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります）
- 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
- サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
https://getrigbase.com/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
できること
ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月7日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。
search_buildsSearch RigBase measured home AI builds. Filter by GPU name, model name, minimum VRAM (GB), and/or maximum build cost. Returns top matches with tok/s, quant, engine, source credit and canonical getrigbase.com URL. Never invents numbers.
can_it_runAsk whether a given GPU setup can run a model. Returns measured RigBase results when available; otherwise a VRAM-fit estimate clearly labelled as an estimate (weights arithmetic, not a measured speed). Advises against quants below Q4. Always includes source credit and URLs for me
best_gpu_for_modelReturn the fastest measured RigBase result for a model, plus tok/s per euro where a build cost or known GPU street price exists. Includes source credit and canonical URL.
get_buildFetch one RigBase build by slug (e.g. "dual-3090-ryzen-3700x"). Returns parts, measured results, source credit and canonical URL.
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名はドメイン getrigbase.com で確認済みです（レジストリがドメインの所有を確認しています）
- … 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- ✓ 合格
エンドポイントが応答する
63ミリ秒で応答（HTTP 200）
- – 対象外
OAuthでサインイン
サインイン不要
- ✓ 合格
ツールの説明に隠れた指示がない
4件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした
検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの5690件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5690件のうち97%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5690件のうち100%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
RigBaseは安全ですか？
当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか？
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
パソコンで動きますか、それともクラウドですか？
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
今もメンテナンスされていますか？
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.0.1）がレジストリに届いたのは昨日です。
どのアプリで使えますか？
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。
代わりに使えるものは？
同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa
代わりの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
RigBase data
Measured local-LLM speeds on real home hardware.
getrigbase.com · Live download · Hugging Face · Licence: CC BY 4.0
This repository mirrors the free RigBase dataset:
| Builds | 150 |
| Measured results | 358 |
| Models | 51 |
| Snapshot generated | 2026-10-27 (from getrigbase.com/data/) |
Every number links to its original public source (llama.cpp discussions, llama-bench databases, blogs, GitHub repos, Mia's AI Lab recipes, and similar). RigBase collects and normalises these numbers; it does not re-measure them or invent estimates for the tps column.
Files
builds.csv— one row per measured result (358 rows)builds.json— one object per build with parts + nested resultsLICENSE— CC BY 4.0CITATION.cff— machine-readable citation
Quick start
# CSVcurl -LO https://getrigbase.com/data/builds.csv
Or clone this repo
git clone https://github.com/getrigbase/rigbase-data.git
import pandas as pddf = pd.read_csv("builds.csv")
Plain decode only (drop speculative / MTP / draft runs):
plain = df[df["spec_decode"].fillna("none").eq("none")] print(plain.groupby("model")["tps"].max().sort_values(ascending=False).head(10))
Columns (CSV)
| column | meaning |
|---|---|
build_slug, build_title, page_url | Build id, name, and RigBase page |
gpus, vram_gb, cpu, ram, power | Hardware as stated by the source |
model, quant, engine | What was run, as stated by the source |
tps | Generation (decode) tokens/sec reported by the source |
spec_decode | none, or the speculative-decoding method (MTP, DFlash, …) |
prefill_tps, prefill_tokens, prefill_metric | Prefill speed only where the source reports one; never estimated |
est_ttft_8k_s_calculated | Calculated (not measured): 8192 / prefill_tps when prefill_tokens ≥ 512 |
ttft_s_measured, ttft_prompt_tokens | TTFT as measured by the source |
source | Original public measurement URL |
source_checked_by_rigbase | yes = RigBase re-read the number at the source |
Full column notes: https://getrigbase.com/data/
Caveats
- Numbers come from different people, engines, quants and settings. Compare rows from the same source when you compute ratios.
- Filter on
spec_decode == "none"for plain decode speed. - Calculator pages on the site (VRAM, KV cache) are arithmetic, not measurements. They are not in this dataset.
Related
- Browse builds: https://getrigbase.com/
- Can I run it? (VRAM + KV cache calculator): https://getrigbase.com/can-it-run/
- DGX Spark recipes: https://getrigbase.com/dgx-spark/
- Submit a correction or build: https://getrigbase.com/submit/
Attribution
Required by CC BY 4.0:
RigBase (getrigbase.com), CC BY 4.0. Each row keeps its original source URL.
Please also keep or cite the per-row source URL when you reuse an individual number.
Updates
The live files at https://getrigbase.com/data/ are the source of truth. This GitHub mirror is refreshed when the site dataset changes. Issues and PRs that fix a sourced number (with a link) are welcome.