Forge Mcp Server

io.github.RightNow-AI由 GitHub 帳號 RightNow-AI 發布v1.0.2更新於 Oct 24, 2026

Turn PyTorch into fast CUDA/Triton kernels on real datacenter GPUs with up to 14x speedup.

已驗證STDIO僅桌面AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

一個本機 MCP 伺服器，讓助理把 PyTorch 程式碼轉換成在真實資料中心 GPU 上執行的快速 CUDA/Triton 核心，宣稱最高可達 14 倍加速。

可以做什麼
將 PyTorch 程式碼轉換成面向資料中心 GPU 的 CUDA 或 Triton 核心，目標是比原始 PyTorch 實作執行得更快。登錄描述宣稱最高可達 14 倍加速，但沒有提供工具清單、說明或 README，因此助理具體能呼叫哪些操作在此沒有文件說明。
適用情境
當你希望加速 PyTorch 工作負載、透過產生自訂 CUDA 或 Triton 核心來提升效能，並且擁有可執行這些核心的資料中心 GPU 時，可以考慮使用。
執行需求
以本機程序在使用者機器上執行，透過 stdio 使用 npm 套件 @rightnow/forge-mcp-server 安裝。僅限桌面端，無法在網頁中執行。未宣告任何身分驗證、環境變數或請求標頭。依描述，需要能存取真實的資料中心 GPU。
安裝前請注意
描述承諾大幅加速，但沒有工具清單、說明或 README 可供核實伺服器實際做什麼、會把資料傳送到哪裡。產生的核心會在 GPU 上執行，使用前應先審查。未宣告任何憑證，但由於缺少文件，在信任它處理程式碼之前應先核實其行為。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Forge Mcp Server，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

該儲存庫沒有 README。

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v1.0.2最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 25%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分

    請宣告包含 README 的 GitHub 儲存庫，或在 OAuth 受保護資源後設資料中提供 resource_documentation。

  • 授權條款10 分

    請在儲存庫或註冊中心條目中宣告授權條款。