Hardware Probe

Name: Hardware Probe
Author: yamaru-eu

作者：yamaru-euバージョン 1.1.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.yamaru-eu/hardware-probe

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

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

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: 検索・AIの記憶

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： REMOTE_API_URL

必要なもの

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

ターミナルでこれを実行します

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

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

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

REMOTE_API_URL env
URL of the remote recommendation API

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7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 yamaru-eu 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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7256件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7256件のうち10%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7256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

Hardware Probe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（1.1.2）がレジストリに届いたのは7 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。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

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。

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

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

Yamaru Hardware Probe (MCP)

Key Features

Installation

For Gemini CLI Users

For Manual MCP Setup

Available Tools

Skills Integration

Development

License