AgentCrush

Protocol-neutral market intelligence for the AI agent economy.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Search Agents: Search AI agents by name or keyword across AgentCrush's evidence-ranked index. Returns matching agents with category, tier, and rank info. Use the `filters` object for structured constr
  • Get Agent Details: Get full details for a specific AI agent including all category scores it qualifies for (model_family, tokenized, service, developer). Returns identity, raw signals, sub-scores, evi
  • Get Agent History: Get rank and score history for an AI agent over the past 1–90 days. Daily snapshots, deduplicated per calendar day. Returns trend summary (rising/falling/flat). Useful for showing h

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

Protocol-neutral market intelligence for the AI agent economy. Multi-signal ranking of AI agents across 4 category methodologies (model families, tokenized agents, service agents, developer agents). 7 read-only tools: search, get details, get history, compare, list categories, get category ranking, get methodology. Free, no auth, 60 req/min per IP.

Как подключить

Как подключить AgentCrush к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://agentcrush--kristof.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить AgentCrush к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://agentcrush--kristof.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить AgentCrush к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://agentcrush--kristof.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (7)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

search_agentsSearch AI agents by name or keyword across AgentCrush's evidence-ranked index. Returns matching agents with category, tier, and rank info. Use the `filters` object for structured constraints; future versions will add filter keys without breaking the API.
get_agent_detailsGet full details for a specific AI agent including all category scores it qualifies for (model_family, tokenized, service, developer). Returns identity, raw signals, sub-scores, evidence-ready status. Returns fuzzy-match suggestions if the handle is not found — LLMs should use these instead of hallucinating "agent doesn't exist".
get_agent_historyGet rank and score history for an AI agent over the past 1–90 days. Daily snapshots, deduplicated per calendar day. Returns trend summary (rising/falling/flat). Useful for showing how an agent's standing has evolved.
compare_agentsCompare 2-5 AI agents side-by-side across all their categories. Returns full per-agent scoring data + comparison context. Use for "X vs Y" queries. AgentCrush does not declare a universal winner — comparison shows evidence differences.
list_categoriesList the 4 AgentCrush agent categories with tracked + evidence-ranked counts and current methodology versions. Use this for market-level discovery — what kinds of agents does AgentCrush track and how many of each?
get_category_rankingGet the full ranking for one of the 4 categories. Returns agents ordered by composite score with all sub-scores visible. Defaults to evidence-ranked only.
get_methodologyGet the scoring methodology for one category — weights, signal sources, formulas, evidence-ready rule, and known limitations. **Methodology travels with data**: call this when explaining HOW a ranking works so the LLM can give a methodology-accurate answer instead of guessing.