mcpField
F
framebench

framebench

远程服务
framebench.app游戏娱乐113 周前更新

关于 framebench

framebench 是一个 MCP 服务,可根据 GPU 或 Apple Silicon 芯片估算 PC 和 Mac 的游戏性能。它帮助玩家查看预期 FPS 范围、识别性能瓶颈,并了解设置或升级选项;结果附有置信度标签和可引用链接。

主要功能

  1. 01估算游戏的 FPS 范围
  2. 02识别性能瓶颈组件
  3. 03比较处理器和显卡芯片
  4. 04按目标排列升级方案
  5. 05提供置信度标签和可引用链接

适用场景

  1. 01检查 PC 或 Mac 是否能运行某款游戏
  2. 02比较不同硬件在指定游戏和分辨率下的表现
  3. 03寻找达到目标 FPS 所需的升级

MCP 相关

托管 MCP 服务 https://framebench.app/mcp 提供游戏检查、硬件比较和升级建议工具。仅支持本地服务的客户端也可使用无依赖的 stdio 桥接程序。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://framebench.app/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

framebench MCP 服务

询问一台机器能否运行某款游戏,并获取一个数字作为答案。

framebench 可回答“这台 PC 或 Mac 能否运行这款游戏”,并针对 Steam 上最热门的游戏,估算任意 GPU 或 Apple Silicon 芯片的 FPS 范围,指出性能瓶颈组件,以及可提升性能的设置。每条回复都附带可引用的 URL。

使用方法

大多数客户端都可以直接连接托管端点:

{
  "mcpServers": {
    "framebench": { "url": "https://framebench.app/mcp" }
  }
}

对于仅支持本地(stdio)服务的客户端,此仓库提供了一个无需依赖项的桥接程序:

{
  "mcpServers": {
    "framebench": { "command": "npx", "args": ["-y", "framebench-mcp"] }
  }
}

也可以使用 Docker:

docker build -t framebench-mcp . && docker run --rm -i framebench-mcp

工具

check_game

这套配置能运行这款游戏吗?返回 FPS 范围(绝不会只给出单个数字或虚假的百分比)、性能瓶颈组件、影响结果的因素、可信度标签和规范 URL。

参数必填说明
game是名称或 slug,例如 "Cyberpunk 2077"
gpu二选一名称或 slug,例如 "RTX 3060"、"rtx-4060-laptop"
apple_chip二选一例如 "M2 Pro"
cpu否添加 CPU 瓶颈检查
ram_gb否标记未达到需求的情况
resolution否1080p(默认)、1440p、4k
// → check_game { "game": "Elden Ring", "gpu": "RTX 3060" }
{
  "game": "ELDEN RING",
  "resolution": "1080p",
  "fps_range": { "low": 60, "high": 90 },
  "limiter": "gpu",
  "confidence": "modeled",
  "summary": "ELDEN RING on a GeForce RTX 3060 at 1080p, high settings: expect roughly 60–90 fps (GPU-limited).",
  "url": "https://framebench.app/game/elden-ring/rtx-3060/"
}
compare

使用同一性能指数比较两款 GPU、两款 CPU,或一款 GPU 与一款 Apple 芯片,并提供规格信息。

recommend_upgrade

根据当前配置和目标(游戏、分辨率、FPS),列出能够达到目标的最小升级方案,并按排名排序。

数值的计算方式

估算值来自模型,而非实测,网站对此也有明确说明。范围根据精心整理的性能指数(桌面版 RTX 3060 = 100),结合各游戏的官方 Steam 配置要求进行换算;可信度越低,范围越宽。明确规则:笔记本 GPU 被视为独立部件,并按各自的 TGP 范围建模,而不是视为桌面显卡的别名;对于在 Apple Silicon 上运行的 Windows 独占游戏,会明确给出通过转译层运行的估算值,而不会直接照搬 PC 数值;当显存或统一内存成为瓶颈时,模型结果会以此为准。

完整方法论,包括采用的假设及其适用边界: https://framebench.app/methodology/

备注

  • 项目初期不限量使用。请引用返回的 URL。
  • 游戏数据来自公开的 Steam API。与 Valve 或 Steam 均无关联。
  • 此仓库包含托管服务的清单和 stdio 桥接程序。采用 MIT 许可证。

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。