OutilsIA Local Cockpit MCP server

• Registry namefr.outilsia/local-ai-advisorverified in the MCP registry

The registry name sits under outilsia.fr. The registry only lets a publisher use that namespace after proving control of the domain through DNS or HTTP.

• Stateanswerschecked 2026-10-26
• Tools15
• Server calls itselfoutilsia-local-ai-advisor
• Server version0.6.2
• Protocol version2025-06-18

On 2026-10-26 the server answered initialize and tools/list without a sign-in. First answer in 223 ms.

• Its tools do none of the product's use cases we checked: measure real tokens per second of a local model; install Ollama and a compatible model with consent.
• Checked on 1 of the 7 days it takes to judge reliability.

Said by rules from the measurements above. The likely first call is a model's pick from the tool list; read its description before relying on it.

• INITE MCP scoreafter a weeka score needs 7 daily checks: 1 so far
• What an agent can do with it0 of 2 use cases
• Answeredmeasuring1 of the 7 daily checks it takes to print a share
• Median first answer366 ms
• Space in an agent's context≈ 3,216 tokensthe definitions of all its tools (15), which an agent carries on every turn
• Tool definitionsB · 84 of 100
• Typed results15 of 15 toolsdeclared outputSchema: results come typed, read once

• Parameters without a description: in 14 of 15

A program checks the server once a day: initialize and tools/list, no model. Tokens are the definitions' length at about four characters a token. The grade averages six checks of every tool's name, description, schema and annotations; it says how well the tools are described, not whether they work. The score weighs what was measured and nothing else: answering (25%), doing the product's job (25%), definitions (20%), context (10%), use (10%) and how readily a client connects (10%). A part that was not measured is left out, and a hidden instruction caps the score at 40. The state of vendors' MCP servers: method and numbers →

• check_pc_for_local_ai

  Estime quels modèles IA locaux conviennent à partir de caractéristiques que l'utilisateur fournit explicitement. Ce n'est pas un scan et l'outil ne doit pas être appelé si CPU, RAM, GPU et VRAM manquent.

• analyze_shared_report

  Lit un rapport public OutilsIA Local Cockpit déjà créé par l'utilisateur. Accepte uniquement une URL exacte https://outilsia.fr/r/... et ne donne aucun accès à la machine.

• simulate_hardware_upgrade

  Compare le même profil avant et après une hausse de RAM ou VRAM. La simulation ne modifie rien et doit conclure qu'aucun achat n'est utile si le catalogue ne montre pas de gain.

• lookup_local_model

  Cherche un modèle dans le catalogue public OutilsIA (nom, taille ou tag Ollama). Ce n'est pas un scan et l'outil n'invente aucun tokens/s.

• list_models_for_budget

  Filtre le catalogue public selon une VRAM, une RAM optionnelle et un usage. Estimation catalogue uniquement : pas un scan, pas un benchmark, pas de tokens/s inventés.

• list_installed_models_from_report

  Lit uniquement les modèles installés déjà présents dans un rapport public https://outilsia.fr/r/... N'accède pas à la machine et n'installe rien.

• list_benchmark_proofs_from_report

  Retourne seulement les tokens/s déjà mesurés dans un rapport public https://outilsia.fr/r/... Si le rapport n'a pas de preuve, l'outil le dit et n'invente aucune vitesse.

• explain_bottleneck

  Identifie le goulot probable à partir d'un rapport /r/... ou d'un profil RAM/VRAM déclaré. Ce n'est pas un scan. Fournir report_url ou bien ram_gb et vram_gb.

• list_first_party_measurements

  Retourne uniquement les bancs publics datés OutilsIA (machine, runtime, tok/s, référence). Une mesure n'est jamais extrapolée à un autre PC. Campagne multi-machines non terminée.

• recommend_runtime

  Choisit un chemin runtime à partir d'un OS, d'une VRAM et d'une RAM déclarés. Ce n'est pas une installation, pas un scan et pas un benchmark.

• geo_audit

  Audit déterministe SEO + préparation IA d'une URL publique via ScoreBot (Core OutilsIA). Lecture seule : ne modifie pas le site cible, ne promet pas d'être cité par ChatGPT.

• explain_geo_audit_method

  Rappelle ce que l'audit ScoreBot mesure et ce qu'il ne mesure pas. Aucun fetch, aucune citation observée, lecture seule.

• geo_kit

  Génère un kit GEO lecture seule à partir d'une URL publique : llms.txt, verdict robots IA, schemas JSON-LD. N'écrit rien sur le site cible et n'appelle aucun modèle.

• explain_local_action_boundary

  Doit être appelé pour toute demande d'installer, télécharger, mettre à jour, exécuter ou supprimer Ollama, un modèle ou un pilote, ainsi que pour scanner ou benchmarker le PC depuis ChatGPT. Retourne la réponse complète en lecture seule…

• render_machine_cockpit

  Affiche sans recalculer une décision produite par un outil OutilsIA de cette app.