# Nonobench

Проверяет, как языковые модели решают нонограммы от 5x5 до 20x20. Пригодится, если нужен внешний тест на логику, а не на память.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 10
- Автор: mauricekleine
- Лицензия: MIT · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/mauricekleine/nonobench
- Обновлён: 2026-10-23
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/nonobench

## Что делает

Nonobench — открытый бенчмарк для нонограмм (они же Picross и Paint by Numbers). Модель получает числовые подсказки по строкам и столбцам и должна заполнить сетку. Решение требует дедукции и работы с ограничениями, поэтому результат что-то говорит о рассуждениях модели.

Внутри два каталога: `bench/` — раннер, база результатов и экспортёр, и `visualizer/` — дашборд на TanStack Start поверх Cloudflare Workers, там же лежит набор головоломок. Запуски инкрементальные: пара «модель + головоломка» с успешным результатом больше не переигрывается, база не даёт её перезаписать, а провалившиеся попытки повторяются при следующем вызове. Результаты копятся в `bench/results.db` (SQLite).

Для локального запуска нужны Bun и ключ OpenRouter в `bench/.env`. Свой сервер подключается через `NONOBENCH_LOCAL_BASE_URL` и `NONOBENCH_LOCAL_MODEL`: подойдёт любой сервер с OpenAI-совместимым `/v1`, включая vLLM, llama.cpp, LM Studio и Ollama. Привязка по умолчанию `127.0.0.1` принимает соединения только с самой машины, поэтому сервер придётся слушать на всех интерфейсах. Порт наружу не выставляйте: у большинства локальных серверов нет аутентификации, и любой, кто до него дотянется, сможет гонять модель.

## Требования
- Удалённый сервер: `https://www.nonobench.com/mcp`

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
claude mcp add --transport http nonobench https://www.nonobench.com/mcp
```

### Codex

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
codex mcp add nonobench --url https://www.nonobench.com/mcp
```

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "nonobench": {
            "url": "https://www.nonobench.com/mcp"
        }
    }
}
```

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "nonobench": {
            "type": "http",
            "url": "https://www.nonobench.com/mcp"
        }
    }
}
```

### Gemini CLI

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
gemini mcp add -t http nonobench https://www.nonobench.com/mcp
```

## Когда брать
- сравнить модели на логических задачах, а не на вопросах с готовым ответом
- прогнать один и тот же набор головоломок по нескольким моделям
- проверить свою локальную модель через OpenAI-совместимый эндпоинт
- уложиться в бюджет сессии по стоимости запросов
- пересчитать старые оценки текущим грейдером без новых вызовов API

## Примеры запросов агенту
- Прогони бенчмарк по модели `Qwen3-32B` на размерах 5x5 и покажи план запуска
- Запусти `bun run bench --all-missing` и скажи, сколько головоломок осталось
- Сделай пилот на двух головоломках 5x5 в базу `local-pilot.db`

## Похожие
- [MCP Toolbox for Databases](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/googleapis-mcp-toolbox-for-databases.md) — MCP-сервер · ★ 16717
- [labelhead-artist-momentum](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/labelhead-artist-momentum.md) — MCP-сервер · ★ 107423
- [Agent Skills Search Server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/agent-skills-search-server.md) — MCP-сервер · ★ 26559
- [Skyvern](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/skyvern.md) — MCP-сервер · ★ 23263
- [Nhost](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/nhost.md) — MCP-сервер · ★ 9366
- [PraisonAI](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/praisonai.md) — MCP-сервер · ★ 9289

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