CPU Performance Engineering MCP
MCP-сервер cpu-perf: агент отвечает на вопросы об оптимизации под CPU по статьям, мануалам и бенчмаркам с цитатами.
- 1 159 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Минимальный доступ
Почему такой уровень
- Инструменты только читают, но сервер скачивает документы по ссылкам списка и хранит их индекс на диске.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/cpu-performance-engineering-mcpОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемМинимальный доступИнструмент ничего не запускает и не ходит в сеть.
- Инструменты только читают, но сервер скачивает документы по ссылкам списка и хранит их индекс на диске.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Репозиторий CPU Performance Engineering хранит упорядоченный список источников по быстрым программам на x86 и Arm: от одной инструкции до запуска модели на процессоре. Папка `misc/mcp` превращает этот список в MCP-сервер `cpu-perf`, который знает две вещи. Первая: сам репозиторий, то есть записи с обоснованием, список отклоненных кандидатов с правилом отказа, четырнадцать бенчмарков с кодом и сырым выводом. Вторая: тексты самих источников. При первом запуске сервер скачивает документы по ссылкам списка и строит локальный индекс с полнотекстовым и семантическим поиском. Главный инструмент `ask` принимает вопрос и вывод, который вставил пользователь: `perf stat`, `top-down`, замечания `gcc -fopt-info` и `clang -Rpass`, дизассемблер. Второй инструмент `read_source` раскрывает найденный фрагмент полностью. Ответы возвращают цитаты с номерами страниц и помечают, какие источники прочитаны, а какие нет.
Для кого. Инженерам по производительности и системным программистам, которые разбирают вывод `perf` и замечания компилятора и ищут первоисточник со ссылкой.
Подходит, если
- Многопоточный счетчик перестал масштабироваться после двух потоков, и нужны причины со ссылками.
- Вывод `perf stat` вставляется в запрос, чтобы увидеть долю простоя и показатели промахов кеша.
- gcc пишет «not vectorized: complicated access pattern», и надо понять, что менять в цикле.
- Нужен план чтения про NUMA, который заканчивается запускаемым бенчмарком.
Не подходит, если
- Нужна оптимизация под языковой рантайм или внутренности баз данных: список охватывает процессорный уровень.
- Клиент работает в Claude.ai, мобильных приложениях или ChatGPT в вебе: сервер запускается только локально.
- Нет диска под библиотеку источников на несколько сотен мегабайт.
Пример запроса к агенту
Вот вывод perf stat моей программы: куда уходит время, и что в списке источников говорит про промахи кеша L3?MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
CPU_PERF_DATA_DIR- Каталог локальной библиотеки источников, по умолчанию каталог данных ОС.
Ограничения
Для запуска нужен `uv`. Первый старт скачивает зависимости, а индекс источников собирается от нескольких минут до четверти часа и занимает до нескольких сотен мегабайт. Для Claude Desktop нужен полный путь к `uvx`. Часть издателей вроде ACM и IEEE отказывает автоматическим клиентам, такие источники помечаются как заблокированные или частичные. Сервер работает только на вашей машине: Claude.ai, мобильные приложения и ChatGPT в вебе его не видят.
Как отключить. Удалите запись cpu-perf из MCP-конфигурации (`claude mcp remove cpu-perf`). Библиотека источников лежит в каталоге данных (`~/.local/share/cpu-perf` в Linux), ее удаляют вручную.
Частые вопросы
Как подключить cpu-perf к Claude Code и Codex?
Для Claude Code выполните `claude mcp add --scope user cpu-perf -- uvx cpu-perf`, для Codex `codex mcp add cpu-perf -- uvx cpu-perf`. Для Cursor и VS Code добавьте запись с командой `uvx` и аргументом `cpu-perf` в конфигурацию.
Что разбирает инструмент `ask` из вставленного вывода?
Вывод `perf stat` в форматах `plain`, `-x` и `-j` с расчетом IPC и долей промахов, `top-down` первого и второго уровня, ошибки самого perf, замечания `gcc` и `clang` по векторизации, а также ассемблер из `objdump`, `gdb` и `perf annotate`.
Как строится индекс источников?
Сервер читает ссылки списка, достает текст документов с номерами страниц и строит локальный индекс. Построить его с прогрессом можно командой `cpu-perf index`, состояние источников покажет `cpu-perf status --detail`.
Можно ли доверять цитатам?
Сервер сообщает, какие источники прочитаны, какие нет и почему. Утверждение приписывается источнику только через выданный фрагмент, а непрочитанный источник выдается как дальнейшее чтение.
Какие клиенты не поддерживаются?
Claude.ai, мобильные приложения Claude и ChatGPT в вебе. Они подключаются только к серверам в интернете, а этот запускается как программа на вашем компьютере.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер Ref: поиск по документации API и библиотек, который отдает агенту только нужные куски страниц
Учебный MCP-сервер на Python: поиск по Hacker News, сведения о репозиториях GitHub и примеры запросов семплинга к модели
MCP-сервер, который один раз строит граф кода проекта и отдает агенту готовые ответы вместо повторного перечитывания файлов
Прозрачный прокси между ИИ-клиентом и MCP-сервером: показывает каждый кадр JSON-RPC в терминале, проверяет запись в CI и экспортирует спаны
Справочники по прошивкам для агента: регистры, Modbus и SCPI с цитатой и страницей, а при отсутствии данных отказ без выдумки
Официальный MCP-сервер Arm: документация архитектуры, проверка кода и образов Docker на совместимость с Arm, анализ ассемблера
Коротко о README
Все инструменты помечены как только чтение, поэтому клиенты не просят подтверждения на каждый вызов. Ответы пишутся размеченным текстом для модели, а повторные вопросы берутся из кеша, пока библиотека не изменилась.