Epoch Ai Models

@pipeworx/epoch-ai-models

名前で検索したり、組織／ドメイン／年／計算量のしきい値で絞り込んだり、年ごとの学習計算量の推移として集計したりできる、AI モデルの情報（組織、リリース日、パラメーター数、学習計算量（FLOP）の推定値、ハードウェア、アクセス可能性）です。

Pipeworx の一部です。AI エージェントを 1866+ の稼働中データソースに接続する MCP ゲートウェイです。独立した非公式の連携であり、上流の提供元とは提携、承認、公開のいずれも行っていません。

ツール

• ai_model(name) — 1 つのモデルについて、組織、リリース日、パラメーター数、学習計算量の推定値、ハードウェア、アクセス可能性を返します。日付付きのバリアントも解決します（「GPT-4」を検索すると、データセット内の「GPT-4 (Mar 2023)」の行に一致します）。一致する名前がない場合は、空の結果ではなく、found:false とデータセット内の最も近い名前を返します。
• ai_models_search(organization?, domain?, year?, min_compute?, query?, limit?, offset?) — 組織、ドメイン（例：「Language」「Vision」）、公開年、および／または学習計算量（FLOP）の最小しきい値でデータセットを絞り込みます。新しい順に並べ、limit（デフォルトは 50、最大 200）まで返します。大きな一致結果が黙って切り捨てられないよう、count_matching／truncated も返します。
• ai_compute_trend(domain?, from_year?) — 計算量の推定値があるモデルの年ごとの件数と、その年における最大の学習実行（FLOP）を返します。必要に応じて、ドメインと開始年で絞り込めます。

認証

キーは不要です。

データソース

• Epoch AI、「Data on AI models」— 注目すべき機械学習モデルと、その組織、リリース日、パラメーター、学習計算量、ハードウェア、アクセス可能性に関する Epoch AI のデータセットです。

ライセンス：Epoch AI はこのデータを CC BY の下で公開しています。「出典と著者を Creative Commons Attribution ライセンスに基づいて明記すれば、自由に使用、配布、複製できます。」すべてのツールの応答には、この帰属表示と、data_as_of（この isolate が最後に Epoch AI からデータセットを取得した日時）が含まれます。

注意事項

• Epoch AI は、名前の末尾に括弧書きで日付を付けてバリアントを区別します（例：「GPT-4 (Mar 2023)」「GPT-4 Turbo (Nov 2023)」）。ai_model はこの修飾部分を取り除き、「GPT-4」のような日付なしの検索語から正式なリリースを解決します。同じ基本名に複数の日付付きバリアントがある場合は、学習計算量の推定値が記録されたもののうち、最も古いものを選びます。
• 上流の Organization、Country (of organization)、Domain、Organization categorization の各列には、複数の値がカンマ区切りで記載されています（モデルに複数の組織やドメインが登録されている場合があります）。すべてのツールはこれらを配列として返し、完全一致ではなく部分文字列またはメンバーシップで絞り込みます。
• 学習計算量やパラメーター数の推定値が記録されていない行もあります。多くの項目は別の理由（ベンチマーク結果、アクセス可能性など）で注目されており、上流ではこれらのフィールドが空欄になっています。ai_models_search の min_compute フィルターと ai_compute_trend は、空欄の推定値をゼロではなく「除外」として扱います。

クイックスタート

MCP クライアント（Claude Desktop、Cursor、Windsurf など）に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "epoch-ai-models": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/epoch-ai-models/mcp"
    }
  }
}

このエンドポイントが実際に提供するもの

https://gateway.pipeworx.io/epoch-ai-models/mcp の tools/list は、上記の表にあるツールに加えて、共有の Pipeworx メタツール（ask_pipeworx、 discover_tools、search_within、remember／recall など、ゲートウェイ全体で使えるツール一式）も返します。そのため、表示されるツール数はこの表より多くなります。単一パックのエンドポイントには現在、そのパック独自のツールとともに、およそ30個の共有ツールが一覧表示されます。接続の initialize 応答には正確な範囲が示されており、その日の状況を確認する際の確かな情報源です。

これは意図的な設計であり、偶然の多重化ではありません。メタツールを使えば、このパックの対象外の質問にも、カタログ全体を横断してルーティングする ask_pipeworx を通じて回答できます。そのため、2つ目の MCP サーバーを追加する必要はありません。現時点では、メタツールなしでパックのエンドポイントを接続する方法はありません。追加のスキーマによるコンテキスト消費がルーティングの利点を上回る場合は、複数のパックのエンドポイントではなく、フルゲートウェイに一度だけ接続してください。

または、Pipeworx のフルゲートウェイに接続すると、このパックだけでなく、すべてのパックのツールが直接一覧表示されます。

{
  "mcpServers": {
    "pipeworx": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/mcp"
    }
  }
}

どちらの URL も、同じゲートウェイと同じ1866以上のデータソースに接続します。唯一の違いは、どのパックのツールが直接一覧表示されるかです。ask_pipeworx を使えば、どちらの URL からでもすべてのツールにアクセスできます。

MCP クライアントがなくても HTTP で呼び出せます

curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/ai_model \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"name":"GPT-4"}'

最初の呼び出しにアカウントは必要ありません。任意のツールを確認するには、GET https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/ai_model を実行してください。ツールを検索するには、{"query":"..."} を指定して POST https://gateway.pipeworx.io/v1/tools/search_packs を実行してください。

スタンドアロン（ゲートウェイアカウント不要）

このパッケージは、ローカルの stdio MCP サーバーとしても実行できます。Pipeworx アカウントも、ゲートウェイとの往復通信も不要です。

{
  "mcpServers": {
    "epoch-ai-models": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-epoch-ai-models"]
    }
  }
}

または、直接実行して起動を確認できます。

npx -y @pipeworx/mcp-epoch-ai-models

標準入力／標準出力を介して MCP で通信し、このパックのツールのみを対象に initialize／tools/list／tools/call に応答します。上記のゲートウェイ接続で追加される共有メタツールは含まれません。同じソース、同じツールで、ask_pipeworx によるルーティングはありません。

ask_pipeworx を使う

ツールを直接呼び出す代わりに、自然な英語で質問できます。これは上記のパックのエンドポイントでも、フルゲートウェイでも使用できます。

ask_pipeworx({ question: "your question about Epoch Ai Models data" })

ゲートウェイが適切なツールを選び、引数を自動的に設定します。

詳細

• ドキュメントとガイド
• pipeworx.io

ライセンス

MIT