Hardware Probe

Name: Hardware Probe
Author: yamaru-eu

von yamaru-euVersion 1.1.2i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.yamaru-eu/hardware-probe

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Hardware probe for performance diagnostics, thermal monitoring, and LLM optimization.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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: Suche & KI-Gedächtnis

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: REMOTE_API_URL

Du brauchst

npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "hardware-probe": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yamaru-eu/hardware-probe"
      ],
      "env": {
        "REMOTE_API_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add hardware-probe --env REMOTE_API_URL=your-value -- npx -y @yamaru-eu/hardware-probe

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": {
    "hardware-probe": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yamaru-eu/hardware-probe"
      ],
      "env": {
        "REMOTE_API_URL": "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": {
    "hardware-probe": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yamaru-eu/hardware-probe"
      ],
      "env": {
        "REMOTE_API_URL": "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

REMOTE_API_URL env
URL of the remote recommendation API

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 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto yamaru-eu 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 Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 7254 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 10 % der anderen 7254 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7254 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 Hardware Probe 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 (1.1.2) kam vor 7 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute

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Codebase Memory

von DeusData

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

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen

Installieren

Exa

von exa-labs

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

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat

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.

Yamaru Hardware Probe (MCP)

Expert system hardware probe and performance diagnostic engine for AI, Gaming, and High-Performance workflows. This is a Model Context Protocol (MCP) server that provides deep system insights beyond simple specifications.

Key Features

🔍 Deep Hardware Inventory: Comprehensive analysis of CPU, RAM, GPU (VRAM/Bandwidth), Storage, and OS topology.
⚡ Real-time Performance Monitoring: Live tracking of system load and identification of resource-hogging processes.
🧊 Thermal & Power Diagnostics: Detects thermal throttling and frequency clipping to resolve unexpected slowness.
🤖 AI/LLM Optimization: Specialized tools for predicting LLM performance, calculating quantization fit, and optimizing runtimes (Ollama, CUDA, Metal).
🛡️ Privacy-First: Automatic anonymization of unique hardware identifiers before any remote transmission.

Installation

For Gemini CLI Users

gemini extension install @yamaru-eu/hardware-probe

For Manual MCP Setup

Add this to your MCP settings file (e.g., npx-config.json or claude_desktop_config.json):

"mcpServers": { "yamaru-probe": { "command": "npx", "args": ["-y", "@yamaru-eu/hardware-probe"] } } }

Available Tools

analyze_local_system: Full hardware inventory.
analyze_performance: Real-time performance metrics and top processes.
analyze_ram_pressure: Detailed memory pressure and RSS analysis for deep RAM troubleshooting.
check_storage_health: Disk SMART health, firmware, and I/O bottleneck analysis.
thermal_profile: Real-time CPU/GPU thermal states, fan speeds, and frequency throttling detection.
diagnose_antivirus_impact: Detects EDR/Antivirus conflicts and exclusion coverage on dev paths.
monitor_system_health: Statistical health report (CPU load, RAM usage, temperature) with min/max/avg over a configurable time window (up to 10 minutes).
check_llm_compatibility (BETA): Predicts performance for a specific LLM model via remote API.
get_llm_recommendations (BETA): Recommends the best local models via remote API.
analyze_inference_config: Deep-dive into AI runtimes and environment variables.

Skills Integration

When used with Gemini CLI, this extension provides the following expert skills:

hardware-performance-expert: Global protocol for system health and troubleshooting.
local-inference-optimizer: Specialized logic for fine-tuning local LLM runs.

Development

npm install        # Install dependencies

npm run build # Compile TypeScript → dist/ npm run test # Run test suite npm run inspector # Test tools in the MCP Inspector

License

Apache 2.0 - Part of the Yamaru Project.

Hardware Probe

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

Yamaru Hardware Probe (MCP)

Key Features

Installation

For Gemini CLI Users

For Manual MCP Setup

Available Tools

Skills Integration

Development

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