プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Metal GPU Trace

作者:partprogramming09バージョン 0.22.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.partprogramming09/metal-gpu-trace

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: METAL_TRACE_OUT, METAL_TRACE_WINE

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • 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

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント partprogramming09 で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32403件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32403件のうち100%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32403件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Metal GPU Traceは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.22.0)がレジストリに届いたのは今日です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

LickityClick

作者:lickity.click

Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.

パソコンでもクラウドでも今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

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