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

Lowriskquotes Montecarlo

作者:physics-star-catバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名io.github.physics-star-cat/lowriskquotes-montecarlo

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Monte Carlo tools: three-point cost estimation and an educational retirement drawdown simulator.

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: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • 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

必要なもの

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://lowriskquotes.com/api/mcp/

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http lowriskquotes-montecarlo https://lowriskquotes.com/api/mcp/

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": {
    "lowriskquotes-montecarlo": {
      "url": "https://lowriskquotes.com/api/mcp/"
    }
  }
}

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": {
    "lowriskquotes-montecarlo": {
      "type": "http",
      "url": "https://lowriskquotes.com/api/mcp/"
    }
  }
}

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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://lowriskquotes.com/api/mcp/

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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。

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

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月9日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • monte_carlo_estimate

    Run a three-point (triangular) Monte Carlo simulation over cost line items. Use when a user needs a realistic range for a quote, budget or project cost instead of a single guess. Returns total-cost percentiles (p10/p50/p80/p90) and per-item breakdown.

  • retirement_drawdown

    Monte Carlo retirement drawdown simulation: given a portfolio, annual spending, horizon and equity allocation, returns the probability the money lasts, end-balance percentiles and the assumptions used (real returns, annual steps). The output is an educational illustration with it

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10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 physics-star-cat 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

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    204ミリ秒で応答(HTTP 200)

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    2件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

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19002件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの19002件のうち29%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19002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

Lowriskquotes Montecarloは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3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?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

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(1.0.0)がレジストリに届いたのは2 か月前です。

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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

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

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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

Spec Driven Development

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

作者:formulahendry初期↓ 66/週★ 44014 か月前更新

パソコンで動く

Remote Desktop Commander

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

作者:desktop-commander成長中★ 211今日更新

クラウドで動く✓ desktopcommander.app

Gufi

Your AI builds and runs your business system: tables, apps, automations, records, tasks, reports.

作者:gufi.dev初期今日更新

クラウドで動く✓ gufi.dev

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。

EstiMate

A mobile-first contractor cost estimation app that uses Monte Carlo simulation to provide probabilistic risk analysis for job quotes. Built natively for iOS (SwiftUI) and Android (Jetpack Compose).

Overview

EstiMate helps tradespeople and contractors move beyond single-point estimates to understand the range of likely costs and risks. Instead of guessing a single number, you input your estimates with uncertainty levels, and the app runs thousands of simulations to show you the probability distribution of total costs.

Key Value Propositions:

  • Offline-first, no login required
  • Sophisticated risk analysis on mobile (usually reserved for enterprise desktop software)
  • Helps contractors avoid under-quoting with statistically safe quote recommendations
  • Generates professional PDF quotes for clients

Features

Core Estimation
  • Project Management - Create, save, and manage multiple project estimates
  • Line Items - Add materials, labor, subcontractors, and other costs
  • Risk Levels - 5-tier uncertainty system:
  • Certain (±2%) - Fixed/contracted prices
  • Low (±8%) - Known suppliers with stable pricing
  • Medium (±15%) - Standard market variability
  • High (±25%) - Volatile or uncertain costs
  • Wild Guess (±40%) - Unknown scope items
Duration & Travel Estimation
  • Job Duration - Estimated days with complexity levels (Routine ±10% to Unknown Scope ±60%)
  • Labor Configuration - Hourly rates, hours per day, extra workers
  • Travel Costs - One-way travel time, traffic variability, site visits, mileage tracking
  • Correlation Modeling - Duration uncertainty automatically affects travel costs
Monte Carlo Simulation
  • 1,000+ iterations with convergence detection
  • Skewed distribution toward overages (realistic for construction projects)
  • Percentile outputs: P10, P50, P80, P90, P95
  • Cost breakdown by category (Materials, Duration, Travel)
  • Standard deviation and confidence level calculations
Results & Export
  • Bell Curve Visualization - Color-coded histogram of cost distribution
  • Quote Recommendations - Conservative (P50), Recommended (P80), Safe (P90)
  • PDF Export - Professional client-facing quotes with cost breakdowns
  • Share - Export via platform share sheets
Internationalization
RegionCurrencyDistanceTerminology
USUSD ($)MilesContractor, Labor
UKGBP (£)MilesTradesperson, Labour
CanadaCAD ($)KilometersContractor, Labour
AustraliaAUD ($)KilometersTradie, Labour
New ZealandNZD ($)KilometersTradie, Labour

Tech Stack

iOS
  • Language: Swift
  • UI Framework: SwiftUI
  • Architecture: MVVM
  • Min iOS: 14.0+
  • Storage: UserDefaults (local only)
  • PDF: PDFKit/UIGraphicsPDFRenderer
  • Charts: Apple Charts framework (iOS 16.4+)
Android
  • Language: Kotlin
  • UI Framework: Jetpack Compose
  • Architecture: MVVM with ViewModel + StateFlow
  • Min SDK: 26 (Android 8.0)
  • Target SDK: 34 (Android 14)
  • Storage: SharedPreferences + GSON
  • PDF: iText 7
  • Navigation: Jetpack Navigation Compose

Project Structure

contractors_app/

├── ios/RiskEstimator/ # iOS application │ └── RiskEstimator/ │ ├── RiskEstimatorApp.swift # App entry point │ ├── ContentView.swift # Root navigation │ ├── ViewModels/ │ │ └── EstimatorViewModel.swift │ ├── Models/ │ │ ├── Project.swift │ │ ├── LineItem.swift │ │ ├── Worker.swift │ │ └── SimulationResult.swift │ ├── Services/ │ │ ├── MonteCarloEngine.swift │ │ ├── StorageService.swift │ │ └── PDFService.swift │ ├── Views/ │ │ ├── Screens/ │ │ │ ├── HomeScreen.swift │ │ │ ├── EstimatorScreen.swift │ │ │ └── ResultsScreen.swift │ │ └── Components/ │ │ ├── RiskSlider.swift │ │ ├── ComplexitySlider.swift │ │ ├── TrafficSlider.swift │ │ ├── BellCurveChart.swift │ │ └── ... │ └── Utils/ │ ├── Localization.swift │ └── CurrencyFormatter.swift │ ├── android/RiskEstimator/ # Android application │ └── app/src/main/java/com/riskestimator/app/ │ ├── MainActivity.kt │ ├── ui/ │ │ ├── RiskEstimatorApp.kt │ │ ├── EstimatorViewModel.kt │ │ ├── screens/ │ │ │ ├── HomeScreen.kt │ │ │ ├── EstimatorScreen.kt │ │ │ └── ResultsScreen.kt │ │ ├── components/ │ │ │ ├── RiskSlider.kt │ │ │ ├── BellCurveChart.kt │ │ │ └── ... │ │ └── theme/ │ ├── data/ │ │ ├── model/ │ │ └── repository/ │ └── domain/ │ ├── MonteCarloEngine.kt │ └── PDFService.kt │ ├── icons/ # App icon assets ├── PROGRESS.md # Project roadmap & status └── contractor_app_market_research.md

Architecture

Both platforms follow the MVVM (Model-View-ViewModel) pattern:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐

│ Views │ │ (SwiftUI Views / Jetpack Compose Screens) │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ViewModel │ │ - Manages UI state │ │ - Coordinates between Views and Services │ │ - Triggers simulations │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────┼───────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌─────────────────┐ ┌───────────┐ ┌─────────────────┐ │ MonteCarloEngine│ │StorageRepo│ │ PDFService │ │ │ │ │ │ │ │ - Simulation │ │ - CRUD │ │ - Generate PDF │ │ - Statistics │ │ - Persist │ │ - Export │ └─────────────────┘ └───────────┘ └─────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Models │ │ Project, LineItem, Worker, SimulationResult │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘

Data Models

Project
struct Project {

id: UUID name: String clientName: String createdAt: Date profitMargin: Double // Default 15% lineItems: [LineItem] workers: [Worker] // iOS only estimatedDays: Double complexityLevel: ComplexityLevel hourlyLaborRate: Double hoursPerDay: Double travelTimeMinutes: Double trafficVariability: TrafficVariability numberOfSiteVisits: Int // 0 = auto-calculate includeReturnTrip: Bool mileageRate: Double distance: Double }

LineItem
struct LineItem {

id: UUID name: String estimatedCost: Double category: ItemCategory // Material, Labor, Subcontractor, Other riskLevel: RiskLevel // Certain, Low, Medium, High, WildGuess }

SimulationResult
struct SimulationResult {

simulations: [Double] // All iteration results percentile10/50/80/90/95: Double mean: Double standardDeviation: Double min, max: Double // Category breakdowns materialCostP50/P80: Double durationCostP50/P80: Double travelCostP50/P80: Double iterationsRun: Int isConverged: Bool }

Risk/Variance Multipliers

LevelVarianceUse Case
Certain±2%Fixed contracts, locked prices
Low±8%Reliable suppliers, stable costs
Medium±15%Standard market variability
High±25%Volatile materials, uncertain labor
Wild Guess±40%Unknown scope, new vendors
ComplexityVarianceUse Case
Routine±10%Repeat jobs, familiar scope
Moderate±25%Standard projects
Complex±40%Multi-trade, custom work
Unknown Scope±60%Discovery needed, unknowns
TrafficVarianceUse Case
Predictable±10%Rural, fixed schedule
Variable±25%Suburban, normal traffic
High Variability±50%Urban, rush hour

Getting Started

iOS
  1. Open ios/RiskEstimator/RiskEstimator.xcodeproj in Xcode
  2. Select your target device or simulator
  3. Build and run (⌘R)

Requirements:

  • Xcode 14.0+
  • iOS 14.0+ deployment target
  • Swift 5.0+
Android
  1. Open android/RiskEstimator in Android Studio
  2. Sync Gradle files
  3. Select your target device or emulator
  4. Build and run

Requirements:

  • Android Studio Hedgehog or later
  • JDK 17
  • Android SDK 26+ (min) / 34 (target)

Monte Carlo Simulation

The simulation engine uses the Box-Muller transform to generate normally distributed random values with optional skew toward overages (reflecting real-world project behavior).

Algorithm
For each iteration (1,000 - 10,000):
  1. For each line item:
  • Generate random variance based on risk level
  • Apply skewed normal distribution (bias toward overages)
  • Calculate simulated cost
  1. For duration:
  • Generate random variance based on complexity
  • Calculate labor cost = days × hours × rate
  1. For travel:
  • Correlate visits with duration uncertainty
  • Generate traffic variance
  • Calculate travel time + mileage costs
  1. Sum all costs + profit margin

Calculate statistics from all iterations Check for convergence (P80 standard error < 0.5%)

Convergence Detection

The engine runs adaptively:

  • Minimum: 1,000 iterations
  • Maximum: 10,000 iterations
  • Stops early if P80 estimate stabilizes (standard error < 0.5%)

PDF Generation

Quotes are generated for client presentation:

  • Professional formatting with project details
  • Cost breakdown by category
  • Profit margin folded into category costs (hidden from client)
  • No Monte Carlo jargon - just clear pricing
  • Exportable via platform share sheets

Storage

Both platforms use local-only storage:

  • iOS: UserDefaults with Codable serialization
  • Android: SharedPreferences with GSON

No cloud sync, no server required - works fully offline in the field.

Current Status

Version: 1.1 (MVP Feature-Complete)

Completed
  • Full CRUD on projects
  • Monte Carlo engine with convergence detection
  • 5-tier risk system
  • Duration and travel uncertainty
  • Cost breakdown by category
  • PDF export
  • Multi-region/currency support
Roadmap (Phase 3)
  • Unit tests for simulation engine
  • Comprehensive error handling
  • Input validation
  • Crash reporting integration
  • Android release minification

See PROGRESS.md for detailed roadmap.

License

Proprietary - All rights reserved.

Verified Changes

The web app publishes /.well-known/changes.json and /changes.json (verified-changes/0.1). See web/README.md.

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