io.github.RudrenduPaul/inferbench
Benchmarks local LLM inference speed (tokens/sec) on your own hardware via MCP tools.
MCP-сервер · от RudrenduPaul
Коротко
io.github.RudrenduPaul/inferbench: MCP-сервер, издатель RudrenduPaul. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Мы впервые увидели его 2026-10-11 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-13.
Что просит
- Работает на вашем компьютере
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Ссылка в один клик открывает клиент, и он просит подтвердить, прежде чем добавить сервер.
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio inferbench -- uvx --from inferbench-cli inferbench-cli inferbench-mcp[mcp_servers.inferbench]
command = "uvx"
args = ["--from", "inferbench-cli", "inferbench-cli", "inferbench-mcp"]{
"mcpServers": {
"inferbench": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"inferbench-cli",
"inferbench-cli",
"inferbench-mcp"
]
}
}
}Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.1.7 | Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 0 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Что менялось
С тех пор как мы следим за плагином, ничего не менялось.
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
metrillm io.github.MetriLLM/metrillm
Benchmark local LLM models — speed, quality & hardware fitness verdict from any MCP client
-
llmtest-mcp io.github.tjacquesson/llmtest-mcp
Benchmark AI models on real prompts. Find cheaper, faster alternatives across 340+ models.
-
GPU and LLM inference benchmarks, hardware evidence, deployment recommendations, and launch configs.
-
vetted-consumer io.github.TheBaronofAI/vetted-consumer
Will a local LLM run on your hardware? GGUF quant, buy-vs-rent-vs-API cost, used-GPU prices.
-
Call your local Ollama or vLLM model over MCP with schema-validated JSON output
-
evalscopebench-mcp com.clauxel.evalscopebench/evalscopebench-mcp
A paid remote MCP for AI SDK benchmark dashboard, built to return verdicts, receipts, usage logs, an
-
quelllm-mcp io.github.MGM-FALCON/quelllm-mcp
MCP server for quelllm.fr: 190+ open-weights LLM catalog - list, compare, VRAM and cost estimates
-
Governed GPU inference ops (vLLM + Ray Serve): latency RCA, scaling, drain, 39 tools.
-
hardware-probe io.github.yamaru-eu/hardware-probe
Hardware probe for performance diagnostics, thermal monitoring, and LLM optimization.
-
qsp-mcp io.github.qso-graph/qsp-mcp
QSP — relay MCP tools to any OpenAI-compatible local LLM (llama.cpp, Ollama, vLLM)
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Synthetic monitoring for LLM inference endpoints. Probe TTFT, latency, throughput, and errors across OpenAI, Anthropic, Google, Azure, Bedrock, and any OpenAI-compatible server.
-
Multi-LLM orchestration MCP server. Delegate tasks to Claude Code, Codex, and Gemini CLIs with session management, retry logic, async job orchestration, and token optimization.
-
vynn-mcp io.github.beee003/vynn-mcp
Self-improving AI workflows with backtesting, prompt optimization, and scheduling
-
Claude model selection advisor — recommends optimal model for each task via shell hook. Zero attack surface.
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
AMD's verified Agent Skills in one plugin: route image/audio through local AI on Ryzen AI, serve LLMs on AMD Instinct GPUs with vLLM, optimize inference throughput with Hyperloom…
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
CodSpeed is the all-in-one performance testing toolkit. Dive into benchmarking results, flamegraphs, and performance comparisons — give Claude granular profiling context to…
-
Agent Skills for Together AI platform — inference, training, embeddings, audio, video, images, function calling, and infrastructure. Covers serverless chat completions…
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Agent skills for Qdrant vector search covering scaling, performance optimization, search quality, monitoring, deployment, model migration, version upgrades, and SDK usage across…
-
Hosted MCP server for AI-assisted Grafana Cloud observability — no local installation required.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Available for US1 customers only. Analyze, investigate, and act on your Datadog telemetry directly from ChatGPT using natural language. Ask questions about your production…
-
Cloudflare platform plugin with curated skills for Workers, Wrangler, and Agents SDK plus the official Cloudflare API MCP server.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
AMD's verified Agent Skills in one plugin: route image/audio through local AI on Ryzen AI, serve LLMs on AMD Instinct GPUs with vLLM, optimize inference throughput with Hyperloom…
-
CodSpeed is the all-in-one performance testing toolkit. Dive into benchmarking results, flamegraphs, and performance comparisons — give Claude granular profiling context to…
-
Dash0 Observability
OpenTelemetry observability for OpenAI Codex sessions. Captures prompts, tool calls, MCP calls, sub-agent activity, and token usage as OTel traces.
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in Go using the official github.com/modelcontextprotocol/go-sdk. Includes instructions for best practices, a…
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in TypeScript/Node.js using the official SDK. Includes instructions for best practices, a prompt for generating…
-
Complete toolkit for building Model Context Protocol (MCP) servers in Kotlin using the official io.modelcontextprotocol:kotlin-sdk library. Includes instructions for best…
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
Analyze MSVC build performance using vcperf.exe and ETL traces.
-
Navigate and interact with your C++ code using the Microsoft C++ Language Server.
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
-
Advanced Security plugin for GitHub Copilot.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
if you want to go fast, go deep first. pstack helps you write less, but higher quality code. rigorous agent workflows you can parallelize with confidence.
-
CLI-backed repo compatibility scans plus agents that audit startup, validation, and docs against reality.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
testkube-mcp io.github.kubeshop/testkube-mcp
MCP server for Testkube - Manage test workflows, executions, and artifacts via AI assistants
-
Giving Claude ability to run code with E2B via MCP (Model Context Protocol).
-
MCP server for Polar Signals Cloud continuous profiling platform, enabling AI assistants to analyze CPU performance, memory usage, and identify optimization opportunities in…
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
metrillm io.github.MetriLLM/metrillm
Benchmark local LLM models — speed, quality & hardware fitness verdict from any MCP client
-
llmtest-mcp io.github.tjacquesson/llmtest-mcp
Benchmark AI models on real prompts. Find cheaper, faster alternatives across 340+ models.
-
GPU and LLM inference benchmarks, hardware evidence, deployment recommendations, and launch configs.
-
vetted-consumer io.github.TheBaronofAI/vetted-consumer
Will a local LLM run on your hardware? GGUF quant, buy-vs-rent-vs-API cost, used-GPU prices.
-
Call your local Ollama or vLLM model over MCP with schema-validated JSON output
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Это ваш плагин?
Добавьте плагин в свои проекты и докажите, что поддерживаете его: файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью. Вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.