Vetted Consumer

io.github.TheBaronofAI由 GitHub 帳號 TheBaronofAI 發布v1.0.0更新於 Oct 24, 2026

Will a local LLM run on your hardware? GGUF quant, buy-vs-rent-vs-API cost, used-GPU prices.

已驗證Streamable HTTP可網頁執行金融AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

一個遠端 MCP 端點，用來回答本機 LLM 的執行問題：GGUF 量化、硬體適配，以及購買、租用與 API 的成本比較。

可以做什麼
Vetted Consumer 是透過 streamable HTTP 連到其供應方端點的遠端 MCP 伺服器。依其登錄描述，它處理本機 LLM 能否在指定硬體上執行的問題，涵蓋 GGUF 量化選擇，以及購買硬體、租用算力與使用 API 之間的成本比較，並涉及二手 GPU 價格。清單中未列出具體工具，因此這裡不記錄確切的工具名稱與輸入。
適用情境
當你希望助理協助把本機模型與機器規格搭配、挑選 GGUF 量化，或權衡買 GPU 與租用、呼叫 API 時，值得加入。若你只需要與本機推論規劃無關的一般模型或硬體資訊，則幫助不大。
執行需求
一個遠端 streamable HTTP 端點；未宣告本機執行環境、套件、環境變數或標頭。清單宣告不需要驗證，因此未顯示需要帳號或 API 金鑰。
安裝前請注意
清單未宣告驗證、環境變數或標頭，因此沒有按名稱要求任何憑證。由於它是遠端第三方服務，你送出的問題會在本機之外處理；避免包含你不願與該供應方分享的私有硬體清單、預算或採購細節。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Vetted Consumer，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。

Web executable，透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式，或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南，先向你展示發布者、端點和登入方式，經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.TheBaronofAI%2Fvetted-consumer/install.md，並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前，先告訴我它的發布者、端點和登入方式，等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案；問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。

{
  "mcpServers": {
    "vetted-consumer": {
      "type": "http",
      "url": "https://vettedconsumer.com/mcp"
    }
  }
}

工具

9

can_i_run_it

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.

輸入參數modelmxfp4contexttotal_bunifiedvram_gbactive_bhardwarekv_precisionbandwidth_gbps

recommend_quant

Recommend a 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.

輸入參數modelmxfp4contexttotal_bunifiedvram_gbactive_bhardwarekv_precisionbandwidth_gbps

cheapest_hardware_for_model

Cheapest hardware for a model

The cheapest catalogued, buyable machine that runs a given model at Q4 with the requested context.

輸入參數modelmxfp4contexttotal_bactive_b

list_models

List models

List the local LLM model classes the tools know about (params, dense/MoE, native context).

無需輸入參數。

list_hardware

List hardware

List the machines the tools know about (memory, bandwidth, price, buy link).

無需輸入參數。

cost_compare

Cost: buy vs rent vs API

Buy 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/.

輸入參數apikwhrenthourstdp_wtokenshardwareprice_usd

recommend_hardware

Recommend hardware

Ranked list of catalogued, buyable machines that run a model at the requested context, cheapest first, with an optional budget cap.

輸入參數modelmxfp4budgetcontexttotal_bactive_bkv_precision

get_used_gpu_prices

Used GPU prices

Current typical used-GPU prices for local-AI rigs (eBay Browse API median asking + hand-verified, monthly).

輸入參數gpu

compare_hardware

Compare hardware

Side-by-side memory, bandwidth, price, and (with a model) fit + tok/s for 2 to 4 machines.

輸入參數modelmxfp4contexttotal_bactive_bhardware必填kv_precision

版本歷史

1
  1. v1.0.0最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 83%

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 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分
  • 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。

  • 授權條款不適用

    託管服務按其提供方的條款使用，因此這裡不要求授權條款。此檢查項不計入百分比。