Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Physbound

de JonesRobMversión 0.3.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.JonesRobM/physbound

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Physical Layer Linter: validates RF and radar calculations against hard physical limits.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "physbound": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "physbound"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add physbound -- uvx physbound

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "physbound": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "physbound"
      ]
    }
  }
}

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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "physbound": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "physbound"
      ]
    }
  }
}

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.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

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.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub JonesRobM, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32410 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 32% de los otros 32410 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32410 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Physbound?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.0) llegó al registro hace 2 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, debuff

Alternativas

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

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
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debuff

de debuffjp

Let coding agents play, test and tune your 2D web game: live state, explained errors, replays, fuzz.

Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
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README del creador

Abrir el README

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.

PhysBound

Physical Layer Linter — an MCP server that validates RF and physics calculations against hard physical limits, catching AI hallucinations in engineering workflows.


LLMs generate plausible-sounding RF numbers that violate fundamental physics — throughput above the Shannon limit, antenna gains no aperture can produce, radar ranges the range equation forbids. PhysBound gives any MCP-compatible AI assistant six validated calculation tools, backed by CODATA constants (via SciPy) and dimensional analysis (via Pint). Impossible claims return structured PhysicalViolationError responses with the violated law, the computed limit, and a LaTeX explanation — not silent failures.

ToolWhat it validates
rf_link_budgetFriis link budgets: FSPL, received power, antenna gains vs. aperture/Harrington limits
shannon_hartleyThroughput claims against channel capacity C = B log2(1 + SNR)
noise_floorThermal noise kTB, Friis noise-figure cascades, receiver sensitivity
radar_rangeDetection-range claims against the monostatic radar range equation
antenna_gainGain limits, beamwidth, and far-field distance for a single antenna
radar_ambiguityPulse-Doppler unambiguous range/velocity, Doppler aliasing, range resolution

Installation

PhysBound is a standard stdio MCP server published on PyPI. The recommended launch command is uvx physbound, which fetches and runs the latest release in an isolated environment — no manual install step.

First run: uvx downloads ~60 MB of dependencies (SciPy, NumPy) the first time. Run uvx physbound once in a terminal to pre-cache them (Ctrl-C to exit); subsequent starts are instant.

Claude Code
claude mcp add physbound -- uvx physbound
Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/, Windows: %APPDATA%\Claude\):

{

"mcpServers": { "physbound": { "command": "uvx", "args": ["physbound"] } } }

Cursor, Windsurf, and other MCP clients

Use the same JSON server entry as above in your client's MCP configuration file (Cursor: ~/.cursor/mcp.json; Windsurf: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json).

Without uv

If you prefer a plain Python install (requires Python 3.12+):

pip install physbound

then set "command": "physbound" (with no args) in the client configuration.

Once configured, ask your assistant an RF question — *"Can a 20 MHz channel with 15 dB SNR support 500 Mbps?"* — and it will answer with physics-validated numbers.

Command-Line Usage

The same validators are available directly from the terminal — useful in scripts and CI pipelines, since a physics violation exits with code 1:

$ physbound check shannon --bandwidth-hz 20e6 --snr-db 15 --claimed-throughput-bps 500e6

PHYSICS VIOLATION [Shannon-Hartley Theorem] Claimed throughput 500000000.0 bps exceeds Shannon limit of 100556153.5 bps by 397.2% Computed limit: 1.00556e+08 bps Claimed value: 5e+08 bps $ echo $? 1

$ physbound check shannon --bandwidth-hz 20e6 --snr-db 15 --claimed-throughput-bps 100e6

Shannon-Hartley Capacity: ... # exit code 0

Available subcommands: check {link-budget, shannon, noise, radar-range, antenna, radar-ambiguity} (flags mirror the MCP tool parameters; add --json for the full structured result) and serve --transport {stdio,http} for running the MCP server over HTTP. See physbound check --help for details.

What LLMs Get Wrong

Sixteen real hallucination patterns, each caught by PhysBound's test suite:

#CategoryLLM HallucinationPhysBound TruthVerdict
1Shannon-HartleyA 20 MHz 802.11n channel with 15 dB SNR can achieve 500 MbpsShannon limit: 100.6 Mbps (not 500 Mbps)CAUGHT
2Shannon-HartleyA 100 MHz 5G channel with 20 dB SNR delivers 2 GbpsShannon limit: 665.8 Mbps (not 2000 Mbps)CAUGHT
3Antenna ApertureA 30 cm dish antenna at 1 GHz provides 45 dBi gainPhysical limit: 12.1 dBi (Harrington); aperture eta=1: 9.9 dBi; typical dish: 7.4 dBi (eta=0.55) (not 45 dBi)CAUGHT
4Thermal NoiseReceiver noise floor of -180 dBm/Hz at room temperatureThermal noise floor: -174.0 dBm/Hz at 290K (not -180 dBm/Hz)CAUGHT
5Link Budget / FSPLWi-Fi at 2.4 GHz with 20 dBm TX reaches 10 km with -40 dBm RX powerActual RX power at 10 km: -94.1 dBm (not -40 dBm)CAUGHT
6Link Budget / FSPLA 1W transmitter at 12 GHz with 0 dBi antennas reaches GEO at -80 dBmActual RX power at GEO: -175.1 dBm (not -80 dBm)CAUGHT
7Link Budget / FSPLBluetooth at 2.4 GHz with 0 dBm TX and 0 dBi antennas reaches 1 km at -60 dBmActual RX power at 1 km: -100.1 dBm (not -60 dBm)CAUGHT
8Shannon-HartleyA 10 MHz LTE channel at 10 dB SNR supports 1 GbpsShannon limit: 34.6 Mbps (not 1000 Mbps)CAUGHT
9Noise CascadeReceiver NF is the same regardless of stage order: LNA(20dB/1.5dB) + Mixer(10dB/8dB)LNA first: 1.66 dB vs mixer first: 8.03 dB (penalty: 6.4 dB)CAUGHT
10Antenna ApertureA 10 cm patch antenna at 900 MHz provides 20 dBi gainPhysical limit: 4.4 dBi (Harrington, D < lambda); aperture eta=1: -0.5 dBi; typical: -3.1 dBi (eta=0.55) (not 20 dBi)CAUGHT
11Radar Range EquationDoubling transmit power doubles radar detection rangeRange increases by factor 1.189 (2^(1/4) = 1.189), not 2.0CAUGHT
12Radar Range EquationSmall drone (0.01 m^2 RCS) detectable at 200 km by 1 kW X-band radar with 30 dBi gainMax range: 2.7 km for 0.01 m^2 RCS at 1 kW X-band (not 200 km)CAUGHT
13Antenna GainA 0.5 m user-terminal dish at 12 GHz gives 50 dBi gainPhysical limit: 36.1 dBi (Harrington); typical dish: 33.4 dBi (eta=0.55) (not 50 dBi)CAUGHT
14Antenna GainA 3 m dish at 10 GHz is in its far field at 10 m, so gain can be measured thereFar-field distance 2D^2/lambda = 600 m; 10 m is in the near fieldCAUGHT
15Radar AmbiguityA 10 GHz radar at 10 kHz PRF unambiguously measures 500 m/sv_ua = lambda*PRF/4 = +/-74.9 m/s (blind speed 149.9 m/s); 500 m/s aliases (not 500 m/s)CAUGHT
16Radar AmbiguityA 10 GHz pulse-Doppler radar can unambiguously cover 150 km and +/-300 m/s at onceR_ua*v_ua = c*lambda/8 = 1.123e+06 m^2/s for any PRF; claimed 4.5e+07 m^2/s (40x too large)CAUGHT

*Generated automatically by pytest tests/test_marketing.py -s*

Tools

Full derivations, sources, and worked examples for every formula are in docs/formulas.md.

rf_link_budget

Computes a complete RF link budget using the Friis transmission equation and validates antenna gains against physical limits.

Example: *"What's the received power for a 2.4 GHz link at 100 m with 20 dBm TX, 10 dBi TX gain, 3 dBi RX gain?"*

Returns FSPL, received power, wavelength, and — when antenna diameters are supplied — gain limit checks. Gains above the hard bound G_max = max((pi D / lambda)^2, (ka)^2 + 2ka) (the eta = 1 aperture value, or Harrington's bound for electrically small antennas) are rejected; gains above the typical dish value (eta = 0.55) are accepted with a warning. Also warns inside the far-field distance 2D^2/lambda and rejects negative losses.

shannon_hartley

Computes Shannon-Hartley channel capacity C = B log2(1 + SNR) and validates throughput claims.

Example: *"Can a 20 MHz channel with 15 dB SNR support 500 Mbps?"*

Returns theoretical capacity, spectral efficiency, and whether the claim is physically possible, including the exact percentage by which a violating claim exceeds the Shannon limit.

noise_floor

Computes thermal noise power N = k_B T B, cascades noise figures through multi-stage receivers with the Friis noise formula, and calculates receiver sensitivity.

Example: *"What's the noise floor for a 1 MHz receiver at 290 K with a two-stage LNA chain?"*

Returns thermal noise in dBm and watts, cascaded noise figure, effective input noise temperature T_e = 290 K * (F - 1), and receiver sensitivity.

radar_range

Computes the monostatic radar range equation R_max = [P_t G^2 lambda^2 sigma / ((4pi)^3 S_min L)]^(1/4) and validates detection-range claims.

Example: *"Can a 1 kW X-band radar with 30 dBi gain detect a 0.01 m^2 drone at 200 km?"*

Returns maximum detection range, minimum detectable signal, wavelength, and intermediate values. Catches the common fourth-root fallacy that doubling power doubles range.

antenna_gain

Analyses a single antenna from its diameter or physical area: gain limits, beamwidth, and far-field distance, with optional validation of a claimed gain.

Example: *"Can a 0.5 m dish at 12 GHz really give 50 dBi? What beamwidth should I expect?"*

Returns the physical gain limit (aperture or Harrington bound, and which one governs), typical gain at the given efficiency (default 0.55), effective aperture, half-power beamwidth estimates, far-field distance 2D^2/lambda, and — for a claimed gain — the implied aperture efficiency and validity.

radar_ambiguity

Computes pulse-Doppler ambiguity limits for a given carrier frequency and PRF.

Example: *"Can a 10 GHz radar at 10 kHz PRF unambiguously measure a 500 m/s target out to 150 km?"*

Returns unambiguous range R_ua = c / (2 PRF), unambiguous velocity v_ua = lambda PRF / 4, blind speed, Doppler shift and apparent (aliased) velocity, range resolution (c tau / 2, or c / 2B with pulse compression), minimum range, duty cycle, and the range-Doppler dilemma invariant R_ua v_ua = c lambda / 8. Rejects range, velocity, or resolution claims the PRF or pulse cannot support.

Physics Guarantees

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx