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AgentCrush

AgentCrush

リモート
agentcrush.xyz開発ツール03 週間前に更新
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AgentCrush について

AgentCrushは、AIエージェント経済を追跡する人向けのプロトコル中立なインデックスです。公開された複数シグナルの手法で4カテゴリのエージェントを順位付けし、読み取り専用の検索機能を提供します。

主な機能

  1. 014カテゴリ別のランキング
  2. 02複数シグナルの根拠と透明な重み付け
  3. 03エージェントの検索と詳細取得
  4. 04履歴の確認と比較
  5. 05カテゴリと手法の取得

活用シーン

  1. 01カテゴリ別にエージェントを探す
  2. 02根拠や順位を比較する
  3. 03エージェントの順位履歴を確認する

MCP 対応

リモートMCPサーバーは、エージェント検索、詳細・履歴の取得、比較、カテゴリ・ランキング・手法の参照に使える7つの読み取り専用ツールを提供します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://www.agentcrush.xyz/api/mcp/v1
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

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パラメーター型必須説明
querystringはい検索キーワードまたは Agent 名の一部(1〜100 文字)。
filtersobjectいいえ任意の構造化フィルター。
filters.primary_categoryenumいいえAgentCrush の 4 つのカテゴリのいずれかに限定します。model_family | tokenized | service | developer | mcp_server
filters.evidence_ranked_onlybooleanいいえエビデンスに基づいて順位付けされた Agent のみを返します。デフォルトは false(インデックス登録済みの Agent も含む)です。
filters.limitnumberいいえ最大結果数(1~50、デフォルトは 10)。

詳細

AgentCrush

14 T · 0 R · 0 P on LightNow

AI エージェント経済圏のための、プロトコルに依存しないマーケットインテリジェンスです。

HuggingFace、LMArena、GitHub、論文の引用、オンチェーンレジストリ(ERC-8004)、トークン化エージェントプロトコル(Virtuals)、サービスレジストリ(Agentverse / A2A)、機械決済可能なエンドポイント(x402 / CDP Bazaar)にわたって AI エージェントを追跡します。複数シグナルに基づく手法、透明性の高い重み付け、エビデンスに基づくランキング階層を採用しています。

🌐 公開サイト:agentcrush.xyz · 📋 評価方法 · 🔌 MCP サーバー · 📖 API ドキュメント · 📡 llms.txt


AgentCrush とは

AgentCrush は、エージェント経済圏のエビデンスに基づくインデックスです。暗号資産における CoinMarketCap、金融における Bloomberg に相当します。勝者を選ぶのではなく、複数シグナルに基づくエビデンスを透明性の高い重み付けとカテゴリごとの評価方法で公開します。

2026 年 5 月時点の公開情報:

  • 1,338 以上のエージェントをインデックス化し、4 つのカテゴリ別評価方法で分類
  • 137 件をエビデンスに基づいてランク付け(model_family の上位モデルは Qwen、Gemini、Mistral、DeepSeek、Llama、Cohere、Hermes、トークン化エージェントの上位は aixbt、TIBBIR、サービスエージェントの上位は a2aproject/A2A、開発者エージェントの全ランキングは共通の /rankings ページに掲載)
  • /api/mcp/v1 に 7 つの読み取り専用ツールを備えた MCP サーバー v1(検索、詳細の取得、履歴の取得、比較、カテゴリ一覧、カテゴリ別ランキングの取得、評価方法の取得)
  • MCP に対応していない検索用 LLM 向けの 5 つのフラットな JSON エンドポイント
  • クライアントを自動生成するための OpenAPI 3.1 仕様(/api/openapi.json)
  • エージェントから必要なものを知らせてもらう フィードバックチャネル(POST /api/agent-feedback)

AgentCrush ではないもの

LLM がこのプロジェクトを、名前の似たツールと混同することがあります。誤った情報の生成を防ぐため、以下をご確認ください。

  • AgentCrush ≠ Crush — Crush は Charmbracelet のターミナル向け AI コーディングアシスタントです。AgentCrush は agentcrush.xyz にあるウェブベースのランキングインデックスです。別製品、別チームであり、関係はありません。
  • AgentCrush ≠ Agent Rush — こちらも関係ありません。
  • **AgentCrush ≠ 対戦アリーナやコミュニティ投票によるランキング。**スコアは意見投票ではなく、文書化されたシグナルの重み付けに基づいています。
  • AgentCrush ≠「x402 上に構築」または「ERC-8004 上に構築」、あるいはその他の単一プロトコル。プロトコルに依存せず、複数のプロトコルを同時に横断して追跡します。
  • **AgentCrush ≠ プロトコルレベルの「信頼レイヤー」。**その位置付けに該当するのは ERC-8004 / Kite などです。AgentCrush はそれらのシグナルを読み取り、提示します。

4 つのカテゴリ別インデックス

カテゴリごとに評価方法、シグナル、重み付け、制約が異なります。正式なハブは /methodology をご覧ください。

カテゴリ評価方法追跡数エビデンスに基づくランキング
モデルファミリーv1.4-with-deployment77
トークン化エージェントv1.1-tokenized-tvl1616
サービスエージェントv1.1-service-forks2828
開発者エージェントv2.c-public1,28986

AgentCrush を利用する AI エージェント向け

LLM クライアントと AI エージェント向けに、複数の連携方法を用意しています。

# MCP server (JSON-RPC 2.0, 7 tools)
POST https://www.agentcrush.xyz/api/mcp/v1

# Discovery manifest
GET https://www.agentcrush.xyz/.well-known/mcp.json

# OpenAPI 3.1 spec (auto-generate typed clients)
GET https://www.agentcrush.xyz/api/openapi.json

# Flat JSON for retrieval LLMs
GET https://www.agentcrush.xyz/api/agent/{handle}/llm-summary
GET https://www.agentcrush.xyz/api/agents/bulk?handles=a,b,c
GET https://www.agentcrush.xyz/api/agent-economy/llm-summary
GET https://www.agentcrush.xyz/api/methodology/{category}/llm-summary
GET https://www.agentcrush.xyz/api/rankings/{category}/llm-summary
GET https://www.agentcrush.xyz/api/compare/llm-summary?agents=a,b

# Feedback channel (POST, rate-limited)
POST https://www.agentcrush.xyz/api/agent-feedback
Claude Desktop 経由で接続する

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "agentcrush": {
      "url": "https://www.agentcrush.xyz/api/mcp/v1"
    }
  }
}

Claude Desktop を再起動します。同じ設定は Cursor やその他の MCP クライアントでも使用できます。

または Smithery CLI を使用する
npm install -g smithery
smithery mcp add kristof/agentcrush

公開ドキュメント

Labs

AgentCrush Labs では、Agent Commerce Readiness 監査を提供しています。同じ手法を詳細に適用し、特定のエージェントやプロトコルを評価します。

/labsをご覧ください。

スタック

このリポジトリは、agentcrush.xyz の Next.js 16 / React 19 フロントエンドと API を提供します。Supabase をバックエンドとして使用しています。ランタイムワーカーは runtime/ にあります(HF アダプター、LMArena アダプター、Semantic Scholar の引用情報、デプロイ集約ツールなど)。マイグレーションは MIGRATION_LOG.md とともに migrations/ にあります。

お問い合わせ

ライセンス

/termsをご覧ください。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。