LLM Benchmark MCP Server

LLM基准MCP服务器

MCP服务器，允许AI代理访问LLM基准数据、定价比较和模型建议。

特性

• 比较模型 --LLM（MMLU、HumanEval、MATH、GPQA、ARC、HellaSwag）的并行基准比较
• get_model_details --关于特定模型的详细信息，包括优缺点
• 推荐型号 --为您的任务和预算获得最佳模型推荐
• list_top_models --按类别（编码、数学、推理、聊天）排名的顶级模型
• get_pricing -通过OpenRouter API进行价格比较

支持的型号

GPT-4o、GPT-4o-mini、GPT-4 Turbo、o1、o3 mini、克劳德3.5十四行诗、克劳德3.5 Haiku、克劳德3 Opus、双子座2.0 Flash、双子座2.0 Pro、双子座1.5 Pro、Llama 3.1（8B/70B/405B）、Llama 3.3 70B、西北风大、西北风小、混音8x22B、DeepSeek V3、DeepSeek R1、Qwen 2.5 72B

安装

pip install llm-benchmark-mcp-server

使用Claude Desktop

添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "llm-benchmark": {
      "command": "benchmark-server"
    }
  }
}

或者通过uvx（无需安装）：

{
  "mcpServers": {
    "llm-benchmark": {
      "command": "uvx",
      "args": ["llm-benchmark-mcp-server"]
    }
  }
}

示例查询

• “比较GPT-4o与克劳德3.5十四行诗与双子座2.0 Pro”
• “哪种模式最适合低预算编码？”
• “给我看看数学的十大模型”
• “与克劳德相比，GPT-4o的成本是多少？”
• “给我DeepSeek R1的详细信息”

数据源

• 基准测试：来自官方文件和公共排行榜的硬编码（MMLU、HumanEval、MATH、GPQA、ARC挑战赛、HellaSwag）
• 定价：来自的实时数据 OpenRouter API
• 竞技场排名: 聊天机器人竞技场排行榜 （可用时）

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许可证

麻省理工学院