RigBase

Name: RigBase
Author: getrigbase

作者：getrigbaseバージョン 1.0.1i★ –iクラウドで動く

レジストリ名com.getrigbase/rigbase

インストール

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未計測★ –

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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

Cursorで開く

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。

VS Codeで開く

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"
    }
  }
}

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_builds
Search 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_run
Ask 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_model
Return 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_build
Fetch 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7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
102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7277件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7277件のうち100%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7277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今日です。

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：★ 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

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

インストール

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 results
LICENSE — CC BY 4.0
CITATION.cff — machine-readable citation

Quick start

# CSV

curl -LO https://getrigbase.com/data/builds.csv

Or clone this repo

git clone https://github.com/getrigbase/rigbase-data.git

import pandas as pd

df = 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.

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.

RigBase

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

RigBase data

Files

Quick start

Or clone this repo

Plain decode only (drop speculative / MTP / draft runs):

Columns (CSV)

Caveats

Related

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