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
- 01梳理任务需求与约束
- 02依据证据为模型排序
- 03用样例任务筛选模型
- 04对候选模型运行完整任务比较
- 05展示答案和选择依据
适用场景
- 01为结构化数据提取选择模型
- 02用团队样例提示词比较模型
- 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。
https://xfms.xpansion.dev/mcpclaude mcp add --transport http dev-xpansion-xfms https://xfms.xpansion.dev/mcp{"mcpServers":{"dev-xpansion-xfms":{"type":"http","url":"https://xfms.xpansion.dev/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"dev-xpansion-xfms":{"type":"http","url":"https://xfms.xpansion.dev/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"dev-xpansion-xfms":{"type":"http","url":"https://xfms.xpansion.dev/mcp"}}}{"mcpServers":{"dev-xpansion-xfms":{"serverUrl":"https://xfms.xpansion.dev/mcp"}}}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。
https://xfms.xpansion.dev/mcp需要授权工具
详细介绍
XF Model Source (XFMS)
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:
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- **缺少证据就会标明缺失,**绝不会当作表现良好。
- 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。
- 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
- Russ Wright — [email protected]
- Xpansion Framework — xpansion.dev
- 安全问题披露 — 请参阅
SECURITY.md
评论
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。