Context7
Up-to-date docs for AI agents
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.
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。
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。
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。
必要なもの
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:
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。
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:
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。
ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月6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.
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7日にチェック
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)
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
102ミリ秒で応答(HTTP 200)
サインイン不要
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
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。
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。
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。
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。
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今日です。
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。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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:★ 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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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。
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.
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# CSV
curl -LO https://getrigbase.com/data/builds.csv
git clone https://github.com/getrigbase/rigbase-data.git
import pandas as pd
df = pd.read_csv("builds.csv")
plain = df[df["spec_decode"].fillna("none").eq("none")] print(plain.groupby("model")["tps"].max().sort_values(ascending=False).head(10))
| 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/
spec_decode == "none" for plain decode speed.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.
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.