Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者提供的说明(英文原文)
Estimated game fps for any GPU or Apple Silicon chip, with the limiter and tweaks.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:
https://framebench.app/mcp在终端中运行这条命令
claude mcp add --transport http framebench https://framebench.app/mcp粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"framebench": {
"url": "https://framebench.app/mcp"
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"framebench": {
"type": "http",
"url": "https://framebench.app/mcp"
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:
https://framebench.app/mcp菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日
注册名称已通过域名 framebench.app 验证(注册中心会核实域名所有权)
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.1)于3个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。
同一分类中有:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
Ask whether a machine can run a game, and get a number back.
framebench answers "can this PC or Mac run this game" with an estimated fps range for any GPU or Apple Silicon chip across the most played games on Steam, plus which component limits you and the settings that raise it. Every response carries a citable URL.
https://framebench.app/mcp (Streamable HTTP) — no key, no accountapp.framebench/framebenchMost clients can point straight at the hosted endpoint:
{
"mcpServers": { "framebench": { "url": "https://framebench.app/mcp" } } }
For clients that only support local (stdio) servers, this repo is a dependency-free bridge:
{
"mcpServers": { "framebench": { "command": "npx", "args": ["-y", "framebench-mcp"] } } }
Or with Docker:
docker build -t framebench-mcp . && docker run --rm -i framebench-mcp
check_gameCan this rig run this game? Returns an fps range (never a single number or a fake percentage), the limiting component, levers that change the outcome, a confidence label, and a canonical URL.
| Argument | Required | Notes |
|---|---|---|
game | yes | Name or slug, e.g. "Cyberpunk 2077" |
gpu | one of | Name or slug, e.g. "RTX 3060", "rtx-4060-laptop" |
apple_chip | one of | e.g. "M2 Pro" |
cpu | no | Adds a CPU-limit check |
ram_gb | no | Flags a shortfall against requirements |
resolution | no | 1080p (default), 1440p, 4k |
// → check_game { "game": "Elden Ring", "gpu": "RTX 3060" }
{ "game": "ELDEN RING", "resolution": "1080p", "fps_range": { "low": 60, "high": 90 }, "limiter": "gpu", "confidence": "modeled", "summary": "ELDEN RING on a GeForce RTX 3060 at 1080p, high settings: expect roughly 60–90 fps (GPU-limited).", "url": "https://framebench.app/game/elden-ring/rtx-3060/" }
compareTwo GPUs, two CPUs, or a GPU against an Apple chip, on one performance index, with spec facts.
recommend_upgradeGiven a rig and a target (game, resolution, fps), the smallest upgrades that clear it, ranked.
Estimates are modelled, not measured, and the site says so. Ranges come from a curated performance index (desktop RTX 3060 = 100) scaled against each game's official Steam requirements, and widen as confidence drops. Hard rules: laptop GPUs are separate parts with their own TGP bands rather than aliases of desktop cards; Windows-only games on Apple Silicon get an explicit translation-layer estimate instead of a silently copied PC number; VRAM and unified-memory cliffs override the model.
Full methodology, including the assumptions and where they break down: https://framebench.app/methodology/