# Model Finder

Сервер помогает сравнить модели ИИ на ваших тестах и выбрать недорогую среди тех, что проходят проверку. Пригодится для оценки моделей и настройки маршрутизации.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 3
- Автор: Abhiindigloo
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/Abhiindigloo/EvalHarness
- Обновлён: 2026-10-19
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/model-finder

## Что делает

Model Finder подбирает модели под задачу и бюджет, запускает ваши примеры на отобранных вариантах и сравнивает долю успешных ответов, задержку и стоимость. По результатам он может подготовить маршрутизацию, где сначала проверяется более дешёвая модель, а при неудаче запрос передаётся дальше. Сервер также оценивает, поместится ли локальная модель на вашем GPU.

В комплект входят четыре скилла и локальный MCP-сервер на Python 3.9+. Сам сервер работает без сетевых вызовов и ключей API; для запуска оценок и созданного маршрутизатора нужны ваши ключи провайдеров. Результаты носят рекомендательный характер: сервер не меняет активную модель и ничего не развёртывает. Для установки через `uvx` нужна эта команда в среде Claude Code: `claude mcp add model-finder -- uvx model-finder-mcp`.

## Требования
- Нужно: Python и uv (команды через uvx)

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add model-finder -- uvx model-finder-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from model-finder-mcp <команда>

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add model-finder -- uvx model-finder-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from model-finder-mcp <команда>

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "model-finder": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "model-finder-mcp"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from model-finder-mcp <команда>

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "model-finder": {
            "type": "stdio",
            "command": "uvx",
            "args": [
                "model-finder-mcp"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from model-finder-mcp <команда>

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add model-finder uvx model-finder-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from model-finder-mcp <команда>

## Когда брать
- сравнить модели на собственных примерах
- оценить стоимость и задержку ответов
- выбрать недорогую модель, проходящую тесты
- настроить передачу запроса другой модели при неудаче
- проверить, поместится ли локальная модель на GPU

## Примеры запросов агенту
- Сравни несколько моделей для этой задачи на моих примерах и покажи стоимость и долю успешных ответов.
- Подбери недорогую модель для кодинга в IDE и объясни, как проверить её на моих запросах.
- Оцени, поместится ли выбранная локальная модель на моём GPU с учётом KV-кэша.

## Похожие
- [MCP Toolbox for Databases](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/googleapis-mcp-toolbox-for-databases.md) — MCP-сервер · ★ 16730
- [labelhead-artist-momentum](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/labelhead-artist-momentum.md) — MCP-сервер · ★ 107701
- [Agent Skills Search Server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/agent-skills-search-server.md) — MCP-сервер · ★ 26673
- [Skyvern](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/skyvern.md) — MCP-сервер · ★ 23283
- [Nhost](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/nhost.md) — MCP-сервер · ★ 9369
- [PraisonAI](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/praisonai.md) — MCP-сервер · ★ 9298

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md