Quantum Expectations

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

• 연결 방식: 클라우드에서 실행
• 전송 방식: Streamable HTTP
• 카테고리: 마케팅 및 소셜 미디어

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

필요한 것

• 클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요

어떤 앱을 쓰세요?

https://www.quantum-expectations.com/api/mcp

claude mcp add --transport http quantum-expectations https://www.quantum-expectations.com/api/mcp

{
  "mcpServers": {
    "quantum-expectations": {
      "url": "https://www.quantum-expectations.com/api/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "quantum-expectations": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.quantum-expectations.com/api/mcp"
    }
  }
}

https://www.quantum-expectations.com/api/mcp

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 7일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

• compute_expectation

  Given a quantum circuit (2-qubit error rate p, qubit count n, depth d, optional connectivity class), compute the effective error rate, success probability, and optional surface-code or qLDPC overhead. Without error correction a 2d-lattice connectivity is charged as a routing mult

• compute_required_error_rate

  Inverse of compute_expectation. Given a circuit (numQubits, compDepth) and an acceptable effective error rate, return the required per-gate logical error rate (requiredLogicalErrorRatePerGate: a number, or null only when the target is genuinely unreachable; never 0) and, for ever

• compute_fault_tolerant_resources

  Given an algorithm stated as (numLogicalQubits, tCount) and a physical error rate (or hardwareId), derive the full surface-code + magic-state-distillation footprint from the general laws of the Litinski lattice-surgery cost model (no per-scenario constants): distillation factory

• compare_hardware_scenarios

  Run the same circuit against multiple current SOTA hardware entries in one call so an agent can rank platforms without N sequential compute_expectation calls. Defaults to every entry in list_current_quantum_computers when hardwareIds is omitted.

• list_current_quantum_computers

  Return the representative-entry table of current SOTA quantum computers (id, hardware type, physical qubit count, 2-qubit error rate, connectivity class with a note on the coupling graph, source URL). Same data that powers the website's "Current Quantum Computers" table. For the

• list_quops_scores

  Return the measured QUOPS (quantum universal operation performance system, a cross-platform capability benchmark) scores (arXiv:2609.12146): per device, the largest random universal circuit size executed at polarization >= 1/sqrt(e) inside the cone w^2 <= s <= w^3, with width, QU

• list_hardware_timings

  Return per-platform gate-cycle timings (2Q gate time, readout time, in SI seconds) plus the testbed they were measured on (`representativeDevice`) and the native 2Q gate name, with source URLs. Joins list_current_quantum_computers via `hardwareType`, but the numbers are BEST-CASE

• compute_quantum_volume_rate

  Compute the Quantum Volume Rate (QV/second): QVR = V_Q / (log2(V_Q) * t_2Q + t_meas). First-order estimate of how fast a device prepares one QV-sized square circuit (one native 2Q gate per QV layer + one end-of-circuit measurement). OVERSTATES achievable rate: real compilation in

• fit_historic_series

  Fit a log-linear trend (ln(value) = slope * year + intercept) to one historic series — fidelity or qubit-count — for one hardware type. Atomic primitive: compose with list_current_quantum_computers, compute_required_error_rate, or your own modelling to answer "when might hardware

• list_example_algorithms

  Return the curated list of example quantum algorithms with published resource estimates (qubit count, depth/gate count, source paper URL). Useful for comparing what algorithms need vs. what hardware can deliver. Each entry carries a `provenance` field: 'published-circuit' means t

• list_qldpc_codes

  Return the catalog of supported qLDPC (quantum low-density parity-check) error-correction codes (id, label, family, n, k, d, circuitLevelDistance, ancilla counts, roundsPerLogicalOp, threshold, fitCoefficients {c0, c1, c2}, logicalErrorExponent [alpha = d_circ/2], source URLs, pr

• get_historic_series

  Return the full historic time series — either two-qubit gate error rates ("fidelity") or physical qubit counts ("qubit-count") — broken down by hardware type. Each datapoint carries a source URL. Use this to extrapolate trends — "when might hardware reach X?" — or pair with fit_h

• get_agent_brief

  Return the plain-text site brief describing scope, assumptions, the honesty clause, and the API contract. Mirrors the /agent.txt document served by the website.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

• ! 주의

  제작자와 저장소 일치

  레지스트리에 소스 저장소가 없어서, 게시자(quantum-expectations.com)와 코드를 맞춰 볼 수 없어요

• … 아직 점검 안 함

  계속 관리되고 있음

  아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

• … 아직 점검 안 함

  라이선스 있음

  아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

• ✓ 통과

  엔드포인트 응답

  130ms 만에 응답(HTTP 200)

• – 해당 없음

  OAuth로 로그인

  로그인 필요 없음

• ✓ 통과

  도구 설명에 숨겨진 지시 없음

  도구 설명 13개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

마케팅 및 소셜 미디어 카테고리의 다른 서버와 비교i

• 이 카테고리의 다른 서버 3565개 중 0%보다 스타가 많아요
• 이 카테고리의 다른 서버 3565개 중 74%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
• 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 3565개 중 50%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

제작자의 README

저장소에서 README를 찾지 못했어요