Mirobody
โดย thetahealth
Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.
รันบนเครื่อง★ 1,408Apache-2.0อัปเดต 5 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง
Metrillm
ภาพรวม
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Benchmark local LLM models — speed, quality & hardware fitness verdict from any MCP client
สามเสาของ PopNx MCP
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
- เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
- ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
- การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –
ใช้ทำอะไรได้
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
- การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
- ช่องทาง (transport): stdio
- หมวด: คลินิกและสุขภาพ
ติดตั้ง
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ก่อนติดตั้ง
- ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
- รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
- ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่
ต้องเตรียมก่อน
- npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"metrillm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metrillm-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add metrillm -- npx -y metrillm-mcpหรือคัดลอกค่าตั้งเอง
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"metrillm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metrillm-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
หรือคัดลอกค่าตั้งเอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"metrillm": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metrillm-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ทำอะไรได้บ้าง
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
ผลตรวจเบื้องต้นi
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
- ✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub MetriLLM ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
- … ยังไม่ตรวจ
ยังมีคนดูแล
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
- … ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
- – ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
- – ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
- … ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับตัวอื่นในหมวด คลินิกและสุขภาพi
- ดาวมากกว่า 0% ของอีก 858 ตัวในหมวดนี้
- ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 3% ของอีก 858 ตัวในหมวดนี้
- ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 858 ตัวในหมวดนี้
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
คำถามที่พบบ่อย
Metrillm ปลอดภัยไหม?
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.6) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา
ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?
ในหมวดเดียวกันมี Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP
ตัวที่ใช้แทนได้
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
FHIR MCP Server
โดย wso2
MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications
รันบนเครื่อง★ 137Apache-2.0อัปเดต 8 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง
Google Health MCP
โดย davidmosiah
Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents
รันบนเครื่อง★ 79MITอัปเดต 4 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง
README จากผู้ทำ
เปิดอ่าน README
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
MetriLLM MCP Server
MCP (Model Context Protocol) server for MetriLLM — benchmark local LLMs directly from Claude Code, Cursor, Windsurf, Continue.dev, or any MCP-compatible client.
Quick Start
Claude Code
claude mcp add metrillm -- npx metrillm-mcp@latestClaude Desktop
Add to claude_desktop_config.json:
{"mcpServers": { "metrillm": { "command": "npx", "args": ["metrillm-mcp@latest"] } } }
Cursor / Windsurf / Continue.dev
Add to your editor's MCP configuration:
{"mcpServers": { "metrillm": { "command": "npx", "args": ["metrillm-mcp@latest"] } } }
Prerequisites
- Node.js >= 20
- One local runtime available:
- Ollama (
ollama serve) - LM Studio (Local Server enabled)
- At least one model available on the selected runtime
Available Tools
list_models
List all locally available LLM models.
| Param | Type | Default | Description | |
|---|---|---|---|---|
runtime | `"ollama" \ | "lm-studio"` | "ollama" | Inference runtime |
Example response:
{"models": [ { "name": "llama3.2:3b", "size": 2019393189, "parameterSize": "3.2B", "quantization": "Q4_K_M", "family": "llama" } ], "count": 1 }
run_benchmark
Run a full benchmark (performance + quality) on a local model.
| Param | Type | Default | Description | |
|---|---|---|---|---|
model | string | *(required)* | Model name (e.g. "llama3.2:3b") | |
runtime | `"ollama" \ | "lm-studio"` | "ollama" | Inference runtime |
perfOnly | boolean | false | If true, measure performance only (skip quality) |
Example response:
{"success": true, "model": "llama3.2:3b", "verdict": "GOOD", "globalScore": 65, "performance": { "tokensPerSecond": 42.5, "ttftMs": 120, "memoryUsedGB": 2.1, "memoryPercent": 13 }, "interpretation": "This model runs well on your hardware." }
get_results
Retrieve previous benchmark results stored locally.
| Param | Type | Default | Description | |
|---|---|---|---|---|
model | string | *(optional)* | Filter by model name (substring match) | |
runtime | `"ollama" \ | "lm-studio"` | "ollama" | Inference runtime |
share_result
Upload a result to the public MetriLLM leaderboard.
| Param | Type | Description |
|---|---|---|
resultFile | string | Absolute path to the result JSON file |
Uses official MetriLLM upload defaults out of the box.
Optional overrides for self-hosted/staging deployments:
METRILLM_SUPABASE_URLMETRILLM_SUPABASE_ANON_KEYMETRILLM_PUBLIC_RESULT_BASE_URL
Architecture
The MCP server is a thin wrapper around the existing MetriLLM CLI logic:
mcp/src/index.ts → MCP entry point (stdio transport)mcp/src/tools.ts → Tool definitions + calls to CLI modules ↓ ../src/core/ → CLI logic reused directly ../src/commands/ → CLI commands (bench, list)
No code duplication — the MCP server imports CLI modules directly.
Supported Runtimes
| Runtime | Status |
|---|---|
| Ollama | Supported |
| LM Studio | Supported |
| MLX | Planned |
| llama.cpp | Planned |
| vLLM | Planned |
The runtime parameter is present on every tool to prepare for multi-runtime support. Unimplemented runtimes return a clear error.
License
Apache License 2.0