Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Metal GPU Trace

von partprogramming09Version 0.22.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.partprogramming09/metal-gpu-trace

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Measure Wine and macOS programs' GPU use on Apple silicon with Metal System Trace

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: METAL_TRACE_OUT, METAL_TRACE_WINE

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "metal-gpu-trace": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "metal-gpu-trace"
      ],
      "env": {
        "METAL_TRACE_OUT": "your-value",
        "METAL_TRACE_WINE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add metal-gpu-trace --env METAL_TRACE_OUT=your-value --env METAL_TRACE_WINE=your-value -- uvx metal-gpu-trace

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "metal-gpu-trace": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "metal-gpu-trace"
      ],
      "env": {
        "METAL_TRACE_OUT": "your-value",
        "METAL_TRACE_WINE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "metal-gpu-trace": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "metal-gpu-trace"
      ],
      "env": {
        "METAL_TRACE_OUT": "your-value",
        "METAL_TRACE_WINE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • METAL_TRACE_OUT env
    Absolute path of the directory where recordings go
  • METAL_TRACE_WINE env
    Wine directory holding bin/wine, used when a recording names none

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto partprogramming09 bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32380 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 100 % der anderen 32380 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32380 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Metal GPU Trace sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.22.0) kam heute in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dechonet MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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Dechonet MCP

von node-man

30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.

Computer oder CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

metal-gpu-trace

Measure how a Wine or macOS program uses the GPU on an Apple silicon Mac, from the command line or through an AI coding agent: GPU time per frame, frame pacing, FPS and memory, recorded with Instruments' Metal System Trace; whether a translation layer (DXMT, Mullion, MoltenVK) splits the work into too many short encoders; Metal .gputrace captures read without Xcode; and Apple's published facts on each GPU family to read the numbers against. Python 3.9+ standard library, zsh, and Xcode (for xctrace). MIT license. Español.

FileWhat it does
perf_record.shRecords a program for N seconds with Metal System Trace and writes _ .json (GPU ms per frame, frame intervals, FPS, Metal and resident memory) plus per-frame and memory CSVs. Deletes the .trace afterwards unless KEEP_TRACE=1.
perf_report.pySummarizes an existing .trace the same way.
gputrace_read.pyReads a Metal .gputrace capture without Xcode: command buffers, encoders, draws, debug groups. Call names marked probable are not confirmed.
data/apple-gpu-families.jsonApple7 to Apple10: chips, what each family adds, limits that differ, with Apple's sources.
metal_trace_mcp.pyAn MCP server over all of the above.
test_metal_trace_mcp.pySelf-check without Instruments: python3 -I test_metal_trace_mcp.py prints ok; pytest runs the same tests.

Recording

PERF_OUT=~/perf-runs zsh perf_record.sh game-d3d12 30 /path/to/wine ~/.wine /path/to/game game.exe

PERF_OUT=~/perf-runs zsh perf_record.sh app-metal 30 native - /path/to/app ./app

Arguments: label, seconds, a Wine directory holding bin/wine (or native), the Wine prefix, the working directory, the program and its arguments. Without PERF_OUT, runs go to ./perf-runs. Reading the trace afterwards takes about a minute on an M1 Pro (87 s for a 10 s recording); through the MCP server the whole call times out after 10 s per recorded second plus 120 s, and an overrun recording leaves no files behind. One recording runs at a time; keep other GPU work off the Mac while it records.

Under Wine, give it 30 s: Wine's start-up takes part of the recording. A recording with under 100 frames is too short to compare.

Disk use

Each recording keeps a JSON summary and three CSVs, about 2 MB for 10 s (most of it the Metal memory samples). The .trace (tens to hundreds of MB) is deleted unless KEEP_TRACE=1. KEEP_RUNS=N keeps only the newest N recordings. PERF_MEMORY=0 skips the Metal memory table, the slowest to read: the summary then has no metal_memory_mib and there is no memory CSV (41 % faster to summarize a 626 MB trace). The MCP tools perf_record and perf_baseline_record offer the same as memory=false.

MCP server

Install

The server runs with uvx from PyPI, with nothing to clone (brew install uv installs it). Recording also needs Xcode installed (xcrun xctrace version prints a version).

uvx metal-gpu-trace

This is the command each client below runs. Desktop apps do not see Homebrew's PATH: give them the full path that which uvx prints (/opt/homebrew/bin/uvx on Apple silicon). uvx keeps the version it first downloaded; run the command once with --refresh after uvx to get the latest. uvx metal-gpu-trace@0.4.0 pins a version.

The server reads these environment variables:

VariableWhat it sets
METAL_TRACE_OUTWhere recordings go. Give an absolute path: the default, ./perf-runs, depends on the client's working directory.
METAL_TRACE_WINEThe Wine directory (holding bin/wine) that perf_record uses when the call names none.
WINEPREFIXThe Wine prefix used when the call names none; ~/.wine otherwise.
METAL_TRACE_READMore directories the tools may read, separated by :.
METAL_TRACE_LOGoff silences the one-line stderr log per call.
KEEP_TRACE1 keeps each recording's .trace, for trace_tables, trace_query or Instruments.
KEEP_RUNSKeeps only the newest N recordings.
PERF_ENVNAME=VALUE pairs, separated by spaces, set for the recorded program.
PERF_INSTRUMENTSInstruments added to the Metal System Trace template, separated by ; (xcrun xctrace list instruments names them); their tables need the .trace, so pair it with KEEP_TRACE=1.
Claude Code
claude mcp add --scope user metal-trace -e METAL_TRACE_OUT=$HOME/perf-runs -e METAL_TRACE_WINE=/path/to/wine \

-- uvx metal-gpu-trace claude mcp list

claude mcp list shows metal-trace as connected. --scope user makes it available in every project; leave it out to add it to the current project only.

Windows

On Windows the server records native programs (perf_record_windows.py); no Wine and no Metal. METAL_TRACE_WINE is not needed: perf_record and perf_attach use native. METAL_TRACE_READ is separated by ;.

Frames come from Intel's PresentMon console application (MIT): one row per Present() of the process, with MsBetweenPresents and the GPU time MsGPUTime. Download PresentMon- -x64.exe from its releases, check its SHA-256 against the one GitHub shows, and call the presentmon_install tool, or put it in %LOCALAPPDATA%\metal-gpu-trace or on PATH, or point PRESENTMON_EXE at it. The user must be an administrator or in the "Performance Log Users" group. Without PresentMon the summary falls back to DWM composition intervals (gpu.source is dwm-composition): they cover the whole desktop, miss games in exclusive full screen, and carry no GPU time. With neither a frame log, PresentMon nor DWM samples, a recording fails; it never invents frames.

What cannot be measured is null, not zero: the 1% low needs 100 frames and the 0.1% low 1000; stutter rate and jitter need two frames; thermal_throttling_detected needs GPU times; a drawstress log holds one mean per line, so its summary (gpu.frame_times) has no frame-level percentiles, stutter or jitter. DWM keeps only intervals between consecutive composed frames and drops a jump of several frames. perf_diagnose calls a large working set with uneven frame times MEMORY_PRESSURE_SUSPECTED: a suspicion, since memory bandwidth is not measured.

winget install --id=astral-sh.uv -e

claude mcp add --scope user metal-trace -e METAL_TRACE_OUT=%USERPROFILE%\perf-runs -- uvx metal-gpu-trace claude mcp list

To run from a clone instead of PyPI (needs Python 3.9 or newer):

claude mcp add --scope user metal-trace -e METAL_TRACE_OUT=%USERPROFILE%\perf-runs -- python C:\path\to\metal-gpu-trace\metal_trace_mcp.py

In JSON clients use "command": "uvx" (or the full path where uvx prints) and Windows paths with doubled backslashes. Claude Desktop reads %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json. Run the Windows tests with python -m pytest test_perf_record_windows.py.

Claude Desktop, Cursor and other JSON clients

These apps do not expand ~ or $HOME: write absolute paths.

{

"mcpServers": { "metal-trace": { "command": "/opt/homebrew/bin/uvx", "args": ["metal-gpu-trace"], "env": { "METAL_TRACE_OUT": "/absolute/path/to/perf-runs", "METAL_TRACE_WINE": "/absolute/path/to/wine" } } } }

ClientFile
Claude Desktop~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (Settings, Developer, Edit Config); restart the app
Cursor~/.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json in the project; the top key is servers instead of mcpServers, and the server adds "type": "stdio"
Codex CLI

In ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.metal-trace]

command = "/opt/homebrew/bin/uvx" args = ["metal-gpu-trace"] env = { METAL_TRACE_OUT = "/absolute/path/to/perf-runs", METAL_TRACE_WINE = "/absolute/path/to/wine" }

Tools
ToolReads or records
perf_recordRecords a program and returns its summary; when it ends it stops every program of its Wine prefix, or every process named like a native program. counters=true also records Metal GPU Counters: gpu_counters (the limiters, utilization, occupancy and memory bandwidth of the GPU, with the main limiter) in the summary, at about 40 s of read-back per recorded second; not under Windows
perf_attachRecords a program that is already running, by pid or name, and leaves it running
perf_runsLists recordings, newest first, one page at a time, whether each kept its .trace, and the translation layer it ran on (a fingerprint of its Direct3D DLLs, and its Wine)
perf_compareCompares two recordings: headline numbers, encoders, GPU idle time and each encoder label's GPU ms per frame, largest change first; flags those under 100 frames. markdown=true adds the numbers as Markdown tables for a PR comment; skip_s leaves out the first seconds of each recording (start-up) and recomputes the GPU numbers, hitches and Metal memory without them. perf_gate and perf_panel take skip_s too
perf_baselineSaves several equal recordings as a named reference and returns the range each number spans across them and spread_pct, how much equal runs differ (the noise a change must beat); alone, lists the references. skip_s saves each run without its first seconds and perf_check applies the same cut to the run it judges
perf_baseline_recordRecords the same program count times (default 3) with perf_record's arguments and saves the runs as a reference in one call. skip_s as in perf_baseline
perf_cold_warmRecords the same program twice in a row and says how many more shader-compile hitches the first run has than the second (first_seen_hitches), with each run's hitches, hitches per minute and graphics compiler time; the Metal shader cache is not cleared between them
perf_abRecords the same program with two environments (env_a, env_b: NAME=VALUE pairs) in the order A B B A and says per metric (FPS, 1 % low, GPU ms, stutter) whether B is better, worse or the same: better or worse only when every B value is outside A's range
perf_sweepRecords the same program once per value of one variable (dim, size, example, api or env:NAME), 2 to 8 values, rounds times (every other round in reverse order), and returns per value the median FPS, 1 % low, GPU ms per frame and stutter; with 3 or more numeric values it fits GPU ms per frame on the value (fixed ms and ms per draw for dim) with its r2
perf_checkJudges a recording against a reference: regressed when FPS falls under the range by more than margin_pct (default 3), GPU ms per frame rises over it, or encoders or command buffers per frame exceed it; improved or same otherwise, with the reasons and the full comparison
perf_gateChecks a recording against budgets you set (FPS and 1% low floors; stutter, p95 GPU ms, hitch and Metal MiB ceilings) and returns pass or fail with each limit and value; a missing number fails
perf_historyFollows FPS, 1% low, GPU ms, stutter, hitches and Metal MiB across the runs whose name starts with a prefix, oldest first, with the change from first to last

| perf_panel | Writes .panel.html: a page with GPU time per frame and its hitches, the numbers, Metal memory and, for two runs, A against B. It has no server and loads nothing from the network; the viewer hides or reorders widgets and exports the layout as JSON. With --http, `/panel#token=...&runs=a,b

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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