Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Estimated game fps for any GPU or Apple Silicon chip, with the limiter and tweaks.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://framebench.app/mcpEjecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http framebench https://framebench.app/mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"framebench": {
"url": "https://framebench.app/mcp"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"framebench": {
"type": "http",
"url": "https://framebench.app/mcp"
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://framebench.app/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con el dominio framebench.app (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.1) llegó al registro hace 3 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Ask whether a machine can run a game, and get a number back.
framebench answers "can this PC or Mac run this game" with an estimated fps range for any GPU or Apple Silicon chip across the most played games on Steam, plus which component limits you and the settings that raise it. Every response carries a citable URL.
https://framebench.app/mcp (Streamable HTTP) — no key, no accountapp.framebench/framebenchMost clients can point straight at the hosted endpoint:
{
"mcpServers": { "framebench": { "url": "https://framebench.app/mcp" } } }
For clients that only support local (stdio) servers, this repo is a dependency-free bridge:
{
"mcpServers": { "framebench": { "command": "npx", "args": ["-y", "framebench-mcp"] } } }
Or with Docker:
docker build -t framebench-mcp . && docker run --rm -i framebench-mcp
check_gameCan this rig run this game? Returns an fps range (never a single number or a fake percentage), the limiting component, levers that change the outcome, a confidence label, and a canonical URL.
| Argument | Required | Notes |
|---|---|---|
game | yes | Name or slug, e.g. "Cyberpunk 2077" |
gpu | one of | Name or slug, e.g. "RTX 3060", "rtx-4060-laptop" |
apple_chip | one of | e.g. "M2 Pro" |
cpu | no | Adds a CPU-limit check |
ram_gb | no | Flags a shortfall against requirements |
resolution | no | 1080p (default), 1440p, 4k |
// → check_game { "game": "Elden Ring", "gpu": "RTX 3060" }
{ "game": "ELDEN RING", "resolution": "1080p", "fps_range": { "low": 60, "high": 90 }, "limiter": "gpu", "confidence": "modeled", "summary": "ELDEN RING on a GeForce RTX 3060 at 1080p, high settings: expect roughly 60–90 fps (GPU-limited).", "url": "https://framebench.app/game/elden-ring/rtx-3060/" }
compareTwo GPUs, two CPUs, or a GPU against an Apple chip, on one performance index, with spec facts.
recommend_upgradeGiven a rig and a target (game, resolution, fps), the smallest upgrades that clear it, ranked.
Estimates are modelled, not measured, and the site says so. Ranges come from a curated performance index (desktop RTX 3060 = 100) scaled against each game's official Steam requirements, and widen as confidence drops. Hard rules: laptop GPUs are separate parts with their own TGP bands rather than aliases of desktop cards; Windows-only games on Apple Silicon get an explicit translation-layer estimate instead of a silently copied PC number; VRAM and unified-memory cliffs override the model.
Full methodology, including the assumptions and where they break down: https://framebench.app/methodology/