プロトタイプ · プレビュー版：公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説
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Penguin Statistics

作者：penguin-statisticsバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名io.penguin-stats/penguin-stats

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Crowdsourced Arknights drop rates by stage and item, for the CN, US, JP and KR game servers

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。

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: データベース・データセット

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

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：

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. 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
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.penguin-stats.io/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http penguin-stats https://mcp.penguin-stats.io/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": {
    "penguin-stats": {
      "url": "https://mcp.penguin-stats.io/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": {
    "penguin-stats": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.penguin-stats.io/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：

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. 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）
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. 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
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.penguin-stats.io/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。

  • get_dataset_info

    Describes the Penguin Statistics drop data: what its numbers mean (times, quantity, drop rate, sanity per item, window), the game servers with their time zones and how fresh the data of each is, the caveats, the license and how to credit it. Call it when unsure how to read or cit

  • get_item_drop_rates

    Where to farm an item: ranks every stage of a game server that drops it, with sanity per item, drop rate (items per run), runs (times) and quantity. Use it for any question about where to get an item, its best or most efficient stage, or which of several stages to run for it: one

  • get_stage_drops

    What one stage drops on a game server: each item with drop rate (items per run), sanity per item, runs (times) and quantity, highest rate first, then the items it no longer drops; with the sanity cost of the stage and whether it is open now. For questions about a given stage. To

  • list_events

    Lists the events (limited-time activities) of a game server: status now (open, upcoming or closed), open and close times, whether a rerun. By default the open and upcoming events with their stage IDs (for get_stage_drops), or the latest 3 if there are none; open_only=false lists

  • search_items

    Finds items (materials, battle records, chips, furniture, event items) by name in any language (zh, en, ja, ko), by alias or nickname (土块, 狗粮), by pinyin (guyuanyan) or by item ID, and returns their item IDs (get_item_drop_rates takes a name too; search first when unsure which it

  • search_stages

    Finds stages by code (1-7, S2-12, YW-4; full-width characters work too), by stage ID (main_01-07), or by the name or ID of their zone (第十章, Under Tides), and returns their stage IDs (for get_stage_drops; to find the stages that drop an item, use get_item_drop_rates) with their zo

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

  • ! 注意

    作者とリポジトリが一致

    公開者（penguin-stats.io）がリポジトリの所有者（penguin-statistics）ではありません。別の人が登録した可能性があります

  • … 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

    503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

    6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

データベース・データセットのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの1147件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの1147件のうち70%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1147件のうち40%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

Penguin Statisticsは安全ですか？

当てはまる基本チェック3項目のうち2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（1.0.0）がレジストリに届いたのは16 日前です。

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：Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

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

Supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

作者：supabase広く使われている↓ 23.5万/週★ 2993一昨日更新

パソコンでもクラウドでも✓ supabase.com
インストール

MongoDB MCP Server

MongoDB Model Context Protocol Server

作者：mongodb-js広く使われている↓ 15.7万/週★ 11574 日前更新

パソコンで動く
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。

Penguin Statistics - V3 Backend

The re-designed Penguin Statistics v3 Backend, built with Go.

Using the data

The drop data is public:

  • REST API at https://penguin-stats.io/PenguinStats/api/v2/: see the developer docs and the OpenAPI (Swagger 2.0) spec.
  • MCP server for AI assistants (Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code, Cherry Studio and others) at https://mcp.penguin-stats.io/mcp: Streamable HTTP, no authentication, read-only. In Claude Code:
  claude mcp add --transport http --scope user penguin-stats https://mcp.penguin-stats.io/mcp

The steps for every other app, in English and Chinese, are at https://mcp.penguin-stats.io/.

  • Plugin and skill for coding agents, the MCP server with a skill on reading, citing and querying the numbers: https://github.com/penguin-statistics/agent-skills

The drop data is licensed CC BY-NC 4.0: non-commercial use, with credit. Credit it as Data: Penguin Statistics (penguin-stats.io), CC BY-NC 4.0. The code of this repository is MIT.

Architecture

This Go project mainly uses:

This project mainly follows a RESTful API design.

Operations

Report tasks in the dead-letter stream

The report worker moves a report task out of the penguin-reports stream into penguin-reports-dead (subjects REPORT_DEAD.*) when it can never be processed (it is not a task, or a stage of it does not exist) or when it failed at each of its 30 deliveries, which take about 97 minutes of retry delays. Each move is logged at error level (reportwkr.malformed, reportwkr.parked or reportwkr.dead). The copy keeps the payload as published, with these headers:

  • Penguin-Original-Subject: the subject it was published under, like REPORT.SINGLE
  • Penguin-Original-Sequence: its sequence in penguin-reports
  • Penguin-Deliveries: its deliveries when it moved
  • Penguin-Last-Error: the error that moved it

A task too close to the maximum payload to fit with these headers moves without them, and its subject under REPORT_DEAD.* names its original subject; its move is logged as reportwkr.dead.bare, with the sequence and the error.

Nothing in the stream expires. With the nats CLI, once the cause is fixed:

# list the tasks, with their headers

nats stream view penguin-reports-dead

show one, by its sequence in penguin-reports-dead

nats stream get penguin-reports-dead 42

replay it under its original subject: the worker processes it as a new task

nats stream get penguin-reports-dead 42 --json | jq -r .data | base64 -d \ | nats pub REPORT.SINGLE --force-stdin

remove it once replayed

nats stream rmm penguin-reports-dead 42 -f

A task that moved after failing at each delivery may have been stored by one of them whose commit outcome was unknown (for example the connection dropped during the commit); check drop_reports for its account and time before replaying it.

Benchmarks

Report consumer CPU

internal/workers/reportwkr/consumerbench_test.go (build tag consumerbench) drives the report consumer through its real code path: each task is published to a JetStream stream of its own, fetched and handed to Worker.ingestPreprocess (BenchmarkConsumer/ingest), which stores it in PostgreSQL and sets its recall key in Redis, with logging and tracing configured as in production. BenchmarkConsumer/process runs Worker.process alone. Besides wall time and allocations it reports, per task, the CPU time of the process (cpu-ns/op, user + system from getrusage, which a shared machine disturbs far less than the wall time) and the time spent waiting on PostgreSQL (pg-wait-ns/op, pg-wait-%) and Redis.

The tasks (internal/workers/reportwkr/testdata/consumerbench/tasks.jsonl.gz) are encoded as the report handler publishes them, drawn from the stages, servers, times, sources, versions and drop patterns of recent production reports, with synthetic accounts, IPs and task ids.

It needs a scratch database, Redis and NATS with JetStream. The scratch database holds the schema and the reference tables of a restore of production (penguinprod, only read) and synthetic accounts; the benchmark truncates its drop_reports and drop_report_extras:

scripts/consumerbench/setup-db.sh   # creates penguin_cpubench and the role cpubench on 127.0.0.1:5434

regenerate the tasks, if needed: CONSUMERBENCH_TASKS, CONSUMERBENCH_BATCH_PERMILLE, CONSUMERBENCH_SEED

CONSUMERBENCH_GENERATE=1 go test -tags consumerbench -run TestConsumerBenchGenerate ./internal/workers/reportwkr/

The defaults point at penguin_cpubench on 127.0.0.1:5434, Redis DB 14 on 127.0.0.1:16379 and NATS on 127.0.0.1:4222 (CONSUMERBENCH_POSTGRES_DSN, CONSUMERBENCH_REDIS_URL, CONSUMERBENCH_NATS_URL). Then:

# one run

go test -tags consumerbench -run '^$' -bench BenchmarkConsumer -benchtime 2000x ./internal/workers/reportwkr/

interleaved runs of variants, compared with benchstat: logging to a counting io.Discard (prod), to /dev/null

(devnull), disabled (logoff); tracing as in production at 10% (prod), off (traceoff), at 100% (trace1); both off (off)

COUNT=10 scripts/consumerbench/run.sh bench prod logoff traceoff off devnull trace1

CPU and allocation profiles of the ingestion, the top functions and the share of each part of the consumer

scripts/consumerbench/run.sh profile prod

Outputs go to $OUT (default a new temporary directory). Each run logs the load average and the queries other sessions had active on the cluster to $OUT/runs.log. The PostgreSQL connection runs over loopback, where a write system call also does the receiving side's TCP work, so the system calls weigh more than against a remote server.

Maintainers

This project has mainly being maintained by the following contributors (in alphabetical order):

The full list of active contributors of the _Penguin Statistics_ project can be found at the Team Members page of the website.

Contributors

This project is made possible by the following contributors. Contributions are always welcome!

License

PopNxに聞く