CardWorthScanner — TCG Price, Centering & PSA Grading ROI Engine
Calculate PSA/BGS/CGC card grading ROI, 55/45 centering grades & Pokemon/Yu-Gi-Oh market values.
作者による説明(英語の原文)
Performix public corpus over MCP: guides, books, evidence, outcome models, plus a computing tool.
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://performix.app/api/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http performix-site https://performix.app/api/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": {
"performix-site": {
"url": "https://performix.app/api/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": {
"performix-site": {
"type": "http",
"url": "https://performix.app/api/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://performix.app/api/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9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。
list_booksList the performance-science reading corpus behind Performix — book/cluster profiles, each with a stance toward the CAMS diagnostic thesis (ally, orthodoxy, mixed, leave-out) and a one-line argument summary. Optional `query` filters by a case-insensitive substring match against t
get_bookGet the full grounded profile for one book/cluster record by slug (from list_books): the record's own argument (contrast-not-summary) plus metadata and cross-links. Same content rendered publicly at performix.app/learn/books/ .
list_evidence_sourcesList the 196 source records behind Performix's Performance Science Library — each a book, paper or corpus item with at least one derived finding, plus which CAMS dimensions (capability/alignment/motivation/support) its findings touch. Same source list rendered at performix.app/le
get_evidence_sourceGet the full source → finding → construct → survey-item evidence chain for one source by id (from list_evidence_sources): its citation, every finding extracted from it, the constructs derived from each finding, and the survey items derived from each construct. Same content render
list_outcome_modelsList the constructed outcome-model register behind Performix diagnostics — 28 per-outcome factor models generated from principia's meta-analytic library, each with its driver count, grade-A driver count, CAMS filing counts, and persona reach. Same register rendered at performix.a
get_outcome_modelGet one outcome's full driver table by id (from list_outcome_models): every driver's name, definition, CAMS dimension, lens role, evidence grade, study count (k), and evidence-reliability tier — plus drivers cited in the corpus with no meta-analytic effect size, and the personas
list_guide_partsList all 12 parts (8 numbered parts + 4 appendices) of the Team Performance Science Guide, Performix's cited public reference on why team performance varies and the CAMS diagnostic frame — same table of contents rendered at performix.app/learn. Each row carries `status` (live | d
get_guide_partGet the full body of one Team Performance Science Guide part by slug (from list_guide_parts). Same content rendered at performix.app/learn/ . A part whose `status` is `stub` has no publishable body yet and returns an error rather than a placeholder — check `list_guide_parts`' `st
self_diagnose_bookThe runnable library's weakest-lever read, computed here from the committed book model: rate how present each of the book's levers is on your team (1–5) and get the one to work on first, ranked by weakness then causal leverage — the SAME function performix.app/learn/library uses.
situation_demo_getGet a committed situation-demo export for an outcome and audience seat. The data is synthetic and illustrative, never a real client or live measurement. Visual series may be trimmed to stay within the response-size budget.
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10日にチェック
レジストリ名はドメイン performix.app 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
112ミリ秒で応答(HTTP 200)
サインイン不要
10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(3.1.0)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
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:CardWorthScanner — TCG Price, Centering & PSA Grading ROI Engine, Steam Reviews, California Licensing Education
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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
Calculate PSA/BGS/CGC card grading ROI, 55/45 centering grades & Pokemon/Yu-Gi-Oh market values.
English California traffic-school and court guidance with sources and review dates.
リポジトリにREADMEが見つかりません