Servidor MCP de Whizi

• Direcciónhttps://whizi.io/mcpno está en el registro oficial: respondió al preguntarle

Ninguna entrada del registro oficial de MCP nombra este servidor. Respondió en whizi.io cuando el Atlas preguntó en la dirección donde suelen montarse los servidores, así que es del propio proveedor. Los clientes y catálogos que listan servidores a partir del registro no lo muestran.

• Estadorespondecomprobado el 2026-10-27
• Herramientas2
• El servidor se llamawhizi-model-finder
• Versión del servidor1.0.0
• Versión del protocolo2025-06-18

El 2026-10-27 el servidor respondió a initialize y tools/list sin iniciar sesión. Primera respuesta en 59 ms.

• Aún no se ha juzgado si sus herramientas hacen el trabajo del producto.
• Comprobado 1 de los 7 días necesarios para juzgar su fiabilidad.

Lo dicen reglas a partir de las mediciones de arriba. La primera llamada probable la elige un modelo de la lista de herramientas; lee su descripción antes de fiarte.

• Nota INITE MCPtras una semanala nota necesita 7 comprobaciones diarias: 1 hasta ahora
• Respondiómidiendo1 de las 7 comprobaciones diarias necesarias para mostrar el porcentaje
• Mediana de la primera respuesta212 ms
• Espacio en el contexto del agente≈ 640 tokenslas definiciones de todas sus herramientas (2), que el agente lleva en cada turno
• Definiciones de herramientasA · 100 de 100
• Resultados tipados0 de 2 herramientasdeclaran outputSchema: el resultado llega tipado y se lee de una vez

• Todas las herramientas pasan las seis comprobaciones.

Un programa comprueba el servidor una vez al día: initialize y tools/list, sin modelo. Los tokens son la longitud de las definiciones, a unos cuatro caracteres por token. La nota promedia seis comprobaciones del nombre, la descripción, el esquema y las anotaciones de cada herramienta; dice lo bien descritas que están, no si funcionan. La nota pondera solo lo medido: si responde (25%), si hace el trabajo del producto (25%), definiciones (20%), contexto (10%), uso (10%) y lo fácil que es conectarse (10%). Lo que no se midió queda fuera, y una instrucción oculta limita la nota a 40. El estado de los servidores MCP de los proveedores: método y números →

• recommend_model

  Recommends which AI model (LLM) to use for one kind of task, as three picks: best quality, best value and lowest cost, each with list price, context window and a one line reason. Use when the user asks which AI model, chatbot or LLM to…

• compare_models

  Compares two to four named AI models side by side: list price per million tokens, context window, image input, multilingual benchmark score where measured, and the tasks each is recommended for. Use when the user names specific models and…