
SigRank — AI Operator Benchmarking
SigRank benchmark MCP: cascade metrics, leaderboard, operator profiles, simulation, diagnostics.
Что умеет
Какие данные видит
Нужен ли аккаунт
Не нужен: сервер работает без входа
SigRank benchmark MCP: cascade metrics, leaderboard, operator profiles, simulation, diagnostics.
Как подключить
Как подключить SigRank — AI Operator Benchmarking к Claude
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:
https://signalaf.com/api/mcp
- Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
- Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
- Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
- Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
- 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 SigRank — AI Operator Benchmarking к ChatGPT
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:
https://signalaf.com/api/mcp
- Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
- Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
- Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
- Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
- В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
- 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 SigRank — AI Operator Benchmarking к Cursor
Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:
https://signalaf.com/api/mcp
Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.
Вручную:
- В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
- Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл
~/.cursor/mcp.json(для одного проекта:.cursor/mcp.jsonв корне проекта). - 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 (16)
Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.
| rank_paste | Calculate SigRank cascade metrics from four non-negative token counts without submitting data. Returns Yield, Leverage, Velocity, SNR, and 10xDEV. No data is persisted. |
| get_sigrank_standard_record | Build a SigRank Standard v0.1-draft portable operator record from available token telemetry. Input and output are required; unavailable cache telemetry remains null. Computes only the five-metric portable core through @sigrank/cascade and does not submit or persist data. |
| get_leaderboard | Read the current public SigRank operator leaderboard. Returns ranked operators with Yield, Leverage, class tier, and display name. |
| get_operator | Read one public operator profile by codename. Returns class tier, rank, percentile, Yield, Leverage, Velocity, and SNR. |
| simulate_change | Prescriptive 'what if' tool — takes your current 4 token pillars and proposed changes, runs the cascade on both, returns the exact Υ Yield delta, class change, and per-metric diffs. Test proposed pillar changes and see the payoff before changing your workflow. Changes can be absolute numbers (replace) or strings starting with +/- for relative deltas. |
| diagnose_cascade | Analyzes your token cascade and diagnoses where you're leaking efficiency. Takes 4 token pillars and produces a ranked list of efficiency leaks with severity (critical/warning/info), findings, recommendations, and estimated Υ impact. Checks: cache leverage, velocity, SNR, cache creation ratio, input bloat, and 10xDEV compounding. Use this before simulate_change to understand what's wrong. |
| suggest_improvements | Generates ranked, simulated improvement suggestions for your token cascade. Takes 4 token pillars, tests multiple strategies (increase cache reads, reduce input, increase output, optimize cache creation), simulates each, and returns them ranked by Υ yield impact. Each suggestion includes the action, pillar to change, projected Υ, yield delta, projected class, and rationale. Returns the single highest-impact change as best_single_change. |
| self_improve | Runs the full self-improvement cycle in one call: (1) computes your current cascade from 4 token pillars, (2) diagnoses efficiency leaks, (3) generates ranked improvement suggestions, (4) simulates the top suggestion, and (5) returns the complete cycle: diagnosis + suggestions + simulated impact of the best change. The 'one-click optimize' tool — call it at the end of a session to see what to improve next time. |
| rank_windows | Score up to 4 time windows (7d, 30d, 90d, all-time) in one call. Each window is scored independently with the full cascade (Υ, SNR, Leverage, Velocity, 10xDEV, class). Omit windows you don't have — partial input is allowed (1-4 windows). Does NOT submit to the board. |
| benchmark_me | Answers 'How good am I?' — benchmarks your token cascade against the live field. Takes 4 token pillars (or a codename), computes your cascade, then compares against the live leaderboard: percentile, rank, distance from median, distance from top 10%, strongest metric, weakest metric, and a one-line interpretation. This is the human-question tool — use it when someone asks 'am I a power user?' or 'how do I compare?'. |
| rank_if | Answers 'What would it take to reach a target rank?' — takes your current 4 token pillars and a target percentile (e.g. 90 for top 10%), then simulates the smallest metric changes needed to reach that position. Returns: current rank/percentile, simulated rank/percentile, the specific pillar changes required, and the yield delta. This turns SigRank from a scoreboard into a simulator. Use it when someone asks 'what would move my rank?' or 'how do I get to top 10%?'. |
| operator_gap | Answers 'What specifically separates operator A from operator B?' — not just 'A has more Yield', but the primary cause, secondary cause, and offsetting weakness. Takes two codenames or two sets of pillars, computes both cascades, and decomposes the yield gap into leverage, velocity, SNR, and scale contributions. Returns the most explanatory factor. |
| field_anomaly | Finds unusual operators, metric relationships, and outliers in the live leaderboard — without user prompting. Returns: highest velocity among below-median leverage operators, only top-50 operator with near-zero cache write, largest 30-day yield improvement, rarest signature, and extreme divergence. Powers automated micro-marketing and field insights. |
| who_operates_like_me | Finds operators whose operating signature most resembles yours. Takes 4 pillars or a codename, computes your signature, then searches the live leaderboard for the nearest neighbors by signature distance. Returns: nearest operators, similarity %, where they outperform you, where you outperform them, and what separates you from the better operator. Makes the leaderboard feel like a network, not a list. |
| compare_to_field | Creates a 'YOU vs FIELD vs TOP 10% vs TOP 1%' comparison table for your cascade metrics. Takes 4 pillars or a codename, fetches the live leaderboard, and returns your metrics alongside field median, top quartile, top decile, and top percentile for yield, leverage, velocity, and SNR. Simple, useful, and immediately understandable. |
| operator_signature | Computes a normalized operating signature from 4 token pillars or a codename. Returns a signature code, a legacy six-label signature_label, dominant trait, and closest comparable operators from the live board. The deprecated archetype field is retained as a compatibility alias; these labels are not the 10-type Build Archetypes reference extension. |