mcpField
X
XF Model Source

XF Model Source

远程服务
xpansion.devAI 与智能体02 周前更新

关于 XF Model Source

XF Model Source 是托管式 MCP 服务,可根据用户的实际任务需求筛选并测试 AI 模型。它依据模型证据生成候选名单,再使用用户的 OpenRouter 密钥对样例任务进行比较。

主要功能

  1. 01梳理任务需求与约束
  2. 02依据证据为模型排序
  3. 03用样例任务筛选模型
  4. 04对候选模型运行完整任务比较
  5. 05展示答案和选择依据

适用场景

  1. 01为结构化数据提取选择模型
  2. 02用团队样例提示词比较模型
  3. 03寻找满足必要检查的低成本模型

MCP 相关

XF Model Source 是托管的远程 MCP 服务,可连接助手客户端,并提供发现、排序、选择、比较、基准测试和任务监控工具。

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://xfms.xpansion.dev/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。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://xfms.xpansion.dev/mcp需要授权

工具

详细介绍

XF Model Source (XFMS)

License: MIT smithery badge Part of the Xpansion Framework

找到真正适合你工作的 AI 模型,并用你自己的任务验证它。

AI 模型各有所长。OpenRouter 上有 450 多种模型,而每家厂商都称为“最佳”的模型,并没有经过针对你工作的测试。XF Model Source 可在你已有的助手(Claude Code、Cursor、Cline、Continue,以及任何 MCP 客户端)中运行,并完成三件事:

  1. 找出你的工作需求。 它会提出几个简单的问题,并将你的回答转化为工作的实际要求:输入内容、必须返回的内容、格式、成本上限,以及绝不能发生的情况。
  2. 缩小选择范围。 它会根据独立测试分数、各模型公布的能力和价格,以及我们自己的对比结果,逐一检查模型是否符合这些要求,然后生成候选名单。
  3. 用你的任务验证模型。 初筛阶段会挑选约 12 个可能合适的模型,运行你的一项示例任务。任何未满足必备条件的模型都会被淘汰,表现最好的 6 个模型则会运行你的所有任务。你将获得最终胜出的模型、选择理由以及每个模型的回答,方便自行核验。

分数和宣传说法无法告诉你模型是否会遵循你指定的格式,或避免编造细节。因此,最终判断依据是测试,而非排行榜;同时,每个入围模型都会展示它在我们自己的对比中实际表现如何。


连接

服务已托管,无需安装。地址如下:

https://xfms.xpansion.dev/mcp

  • Claude(claude.ai 或桌面应用): 打开 Settings、Connectors、Add custom connector,然后粘贴地址。打开后使用邮箱登录。
  • Claude Code: 运行 claude mcp add model-source --transport http https://xfms.xpansion.dev/mcp,然后在 Claude Code 中运行 /mcp 登录。
  • Codex(ChatGPT 桌面应用): 打开 Settings、MCP servers、Add server。将名称设为 model-source,选择 Streamable HTTP,粘贴地址并保存,然后选择 Restart。出现 Authenticate 时,选择它并使用邮箱登录。
  • Codex(终端): 运行 codex mcp add model-source --url https://xfms.xpansion.dev/mcp,然后运行 codex mcp login model-source。
  • Cursor、Windsurf 和其他助手: 在该地址添加 HTTP MCP 服务(Cursor:~/.cursor/mcp.json):
{
  "mcpServers": {
    "model-source": { "url": "https://xfms.xpansion.dev/mcp" }
  }
}
  • 无法打开登录页面的助手: 前往 https://xfms.xpansion.dev/signin 登录,然后使用账户页面中的个人连接链接作为服务地址。请像保护密码一样保护该链接。

登录免费,只需提供邮箱。然后向助手提问:“帮我挑选一个 AI 模型,用 JSON 从发票中提取发票编号、日期、总额和供应商,每月处理约 2,000 张。选能正确提取所有字段的最便宜模型。”

费用

  • 发现和候选名单免费。 登录免费,只需提供邮箱。
  • 对比使用你自己的 OpenRouter 密钥运行, 通常只需几美分。运行前,你可以看到一次对比的最高费用;在你确认开始之前,不会运行任何内容。将密钥作为 X-OpenRouter-Key 标头添加。密钥仅用于本次运行,绝不会被存储。
  • XF Model Watch(可选,每月 $19 起)会每周重新测试你保存的工作,并且仅当更便宜或更好的模型通过你的所有检查时才向你发送邮件;还会在模型退役前发出提醒。Solo 每月 $19(3 项工作),Team 每月 $49(10 项),Agency 每月 $149(40 项)。14 天退款保证。详情:https://xfms.xpansion.dev/watch

工具

discover(找出任务的实际需求)、rank(附带证据的完整候选清单)、 pick(已验证的单一最佳模型)、compare(筛选轮次及在你的任务上进行的测试)、benchmark、 field_results(同类任务的有效方案)和 watch_job(XF Model Watch)。

我们保留的内容

我们不会保留对话。我们会记录你最初提供的一句话描述和一个匿名 ID,用于统计使用情况。我们 每天进行的对比都会发布在 https://xfms.xpansion.dev,包括每个答案和每项判定,以便核查方法。

候选清单的构建方式

  1. 不把供应商的说法当作证据。 模型声称支持 JSON 或长上下文,只是说法。我们会在自己的对比中记录 每个模型实际兑现这些说法的频率。
  2. **缺少证据就会标明缺失,**绝不会当作表现良好。
  3. 由你的需求决定。 必需条件用于筛选,优先级决定剩余选项的排序。
  4. 由测试决定胜者。 方法论见 docs/methodology.md。

坦诚说明局限

对比会使用你提供的少量样本任务,并由一个模型为部分答案评分。请将结果视为支持你做出决策的有力证据,而非保证。我们只能报告已测试的模型,而测试前的排名是候选清单,不是最终判定。


Xpansion Framework 的一部分

XFMS 并非独立存在,而是 Xpansion Framework 的模型选择层。

Xpansion 的理念

人类借助情境经验来压缩意图并进行沟通。 AI 只是预测语言中的模式。Xpansion 是连接二者的执行 层。

人类输入的每句话都承载着一生积累的背景信息,说话者认为对方会据此还原这些信息——什么才算“足够好”,哪些约束不可妥协,上个月的失败带来了什么教训,以及他们的风格要求是什么。AI 并不具备这些背景信息。它会预测语言中的模式,用训练数据中看似合理的内容填补空白。结果听起来似乎合理,却不符合真实意图:会话丢失上下文,安全漏洞悄无声息地上线,合约在毫无预警的情况下遭到破坏,而且无法验证实际构建的内容是否符合要求。他们不知道自己不知道什么,AI 也一样。

Xpansion 弥合了这一差距。它会预先解压有限的意图,通过代码驱动的 AI 行为加以落实,并基于贯穿持久记忆的意图交付经过二元验证的结果,让记忆在每次会话边界之后依然保留。

Model Source — 模型选择强制执行机制

当你说 “适合这项任务的最佳模型” 时,你压缩了大量信息:什么算是最佳,取决于你在意的是事实推理还是连贯行文,成本是否比延迟更重要,你实际需要视觉能力还是只需文本,调用是否必须支持流式传输,以及某个特定基准测试是否与实际工作负载密切相关。AI 自身会预测这种模式——大多数人会为看起来像这样的查询选择什么模型?——然后给出一个听起来合理、但往往并不适合你的答案。

XFMS 会还原这些信息。它会根据你说明的用途推断哪些基准测试真正适用,遵循你明确提出的首要偏好而不擅自改变,用你可能没想到要提出的问题揭示潜在需求(例如,实时聊天需要流式传输、OCR 需要视觉能力),并让首选模型处理你的真实查询,以验证推荐结果,而不是预测结果。然后,它会用通俗易懂的语言告诉你为什么选择了这个模型。

一个模块负责一项保障

Xpansion 技术栈的其余部分也会针对工作的不同部分,执行相同的解压-执行-验证约定:

  • Dispatch(Dispatch)— 运行时任务路由器。监测你正在进行的工作类型,并将其路由到合适的工具。
  • Finite Intent(XFFI)— 在编写任何代码之前,将“帮我构建一个功能”转化为包含二元终点的有限规范。从源头阻止范围偏移。
  • Boundary Auditor(XFBA)— 根据契约检查每次代码修改。防止有缺陷的函数签名和不匹配的类型进入生产环境。
  • Systemic Impact Analysis(XSIA)— 在变更落地前绘制其影响范围,告诉你还可能有什么受到影响。
  • Token Conservation(XFTC)— 管理对话中需要保留在助手工作记忆里的内容量,防止长时间会话丢失上下文。
  • Execution Audit(XFXA)— 在宣布任务完成前,验证规范中的每项要求是否都已兑现。最终二元检查。
  • Memory Tree(XFMT)— 可在不同对话中搜索的会话快照。你的助手会记得你上周做出的决定。
  • Security Auditor(XFSA)— 对每次代码修改进行静态安全扫描和 AI 安全扫描。在代码发布前发现密钥、注入路径和不安全模式。

包含其余模块的完整介绍,请访问 xpansion.dev。

Xpansion 目前正在开放预注册。 早期访问和创始许可现已开放申请,详见 xpansion.dev。XFMS 是首个公开发布且免费的组件,其余组件随后推出。


本地开发

git clone https://github.com/VisionAIrySE/XFMS.git
cd XFMS
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -e .[dev]
.venv/bin/python -m pytest tests/ -v

测试会模拟 HTTP 层,因此可以离线运行,开发时无需 API 密钥。


许可证

此客户端库采用 MIT 许可证。推荐引擎、目录和摄取流水线均非开源。专利保留条款以及与更广泛的 Xpansion Framework 知识产权之间的关系,请参阅 NOTICE。


联系方式

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。