Vetted Consumer

A free, hosted MCP server for local-LLM hardware decisions.

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Can I Run It: Will a given local LLM run on given hardware? Returns fit, the best quant that fits, theoretical tok/s, and real owner-measured tok/s where available.
  • Recommend Quant: Which GGUF quantization to download for a model on given hardware: the full quant ladder with file size, max context, and tok/s for each, plus the recommended pick.
  • Cheapest Hardware For Model: The cheapest catalogued, buyable machine that runs a given model at Q4 with the requested context.

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

A free, hosted MCP server for local-LLM hardware decisions. Ask whether a model fits your GPU, Mac, or mini-PC, which GGUF quant to download, the cheapest machine that runs it, and the buy-vs-rent-vs-API cost, from a maintained catalog of models and machines plus a monthly used-GPU price feed. No install, no API key.

Tools: can_i_run_it, recommend_quant, cheapest_hardware_for_model, recommend_hardware, compare_hardware, cost_compare, get_used_gpu_prices, list_models, list_hardware.

Works with Claude, Cursor, Cline, and any MCP client.

Как подключить

Как подключить Vetted Consumer к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://vetted-consumer--hi-10f9.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 Vetted Consumer к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://vetted-consumer--hi-10f9.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 Vetted Consumer к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://vetted-consumer--hi-10f9.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 (9)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

can_i_run_itWill a given local LLM run on given hardware? Returns fit, the best quant that fits, theoretical tok/s, and real owner-measured tok/s where available.
recommend_quantWhich GGUF quantization to download for a model on given hardware: the full quant ladder with file size, max context, and tok/s for each, plus the recommended pick.
cheapest_hardware_for_modelThe cheapest catalogued, buyable machine that runs a given model at Q4 with the requested context.
list_modelsList the local LLM model classes the tools know about (params, dense/MoE, native context).
list_hardwareList the machines the tools know about (memory, bandwidth, price, buy link).
cost_compareBuy vs rent vs API cost to run a model locally: monthly/1y/3y totals, break-even months, and the energy cost per 1M tokens. Same math as /cost-calculator/.
recommend_hardwareRanked list of catalogued, buyable machines that run a model at the requested context, cheapest first, with an optional budget cap.
get_used_gpu_pricesCurrent typical used-GPU prices for local-AI rigs (eBay Browse API median asking + hand-verified, monthly).
compare_hardwareSide-by-side memory, bandwidth, price, and (with a model) fit + tok/s for 2 to 4 machines.
Vetted Consumer: подключить к Claude, ChatGPT, Cursor · Connectors.fun