Servidor MCP de Remote AI Training & Data Annotation Jobs

• Nome no registrowork.aitrainer/jobsverificado no registro MCP

O nome no registro fica sob aitrainer.work. O registro só libera esse espaço de nomes para quem prova controle do domínio por DNS ou HTTP.

• Estadorespondeverificado em 2026-10-21
• Ferramentas4
• O servidor se chamaaitrainer-work
• Versão do servidor1.0.0
• Versão do protocolo2025-06-18

Em 2026-10-21 o servidor respondeu a initialize e tools/list sem login. Primeira resposta em 70 ms.

• Ainda não avaliamos se as ferramentas fazem o trabalho do produto.
• Verificado em 2 dos 7 dias necessários para julgar a confiabilidade.

Dito por regras a partir das medições acima. A primeira chamada provável é a escolha de um modelo na lista de ferramentas; leia a descrição antes de confiar nela.

• Nota INITE MCPdepois de uma semanaa nota precisa de 7 verificações diárias: 2 até agora
• Respondeumedindo2 das 7 verificações diárias necessárias para mostrar a porcentagem
• Mediana da primeira resposta504 ms
• Espaço no contexto do agente≈ 534 tokensas definições de todas as ferramentas (4), que o agente carrega a cada turno
• Definições das ferramentasA · 100 de 100
• Resultados tipados0 de 4 ferramentasdeclaram outputSchema: o resultado chega tipado e é lido de uma vez

• Todas as ferramentas passam nas seis verificações.

Um programa verifica o servidor uma vez por dia: initialize e tools/list, sem modelo. Os tokens são o tamanho das definições, a cerca de quatro caracteres por token. A nota é a média de seis verificações do nome, da descrição, do esquema e das anotações de cada ferramenta; diz se as ferramentas estão bem descritas, não se funcionam. A nota pesa só o que foi medido: se responde (30%), se faz o trabalho do produto (25%), definições (20%), contexto (10%) e uso (15%). Uma parte não medida fica de fora, e uma instrução oculta limita a nota a 40. O estado dos servidores MCP dos fornecedores: método e números →

• search_jobs

  Search open AI training / AI evaluation roles (RLHF, model rating, expert data work) across 20+ platforms. Returns title, platform, pay, eligible countries and the aitrainer.work page for each role, newest first.

• get_job

  Full details of one role: description, requirements, pay and its source, hours, interview, countries.

• list_platforms

  Platforms we track, with open role counts, median hourly pay, payout speed and availability.

• get_pay_stats

  Market pay for AI training work (median and quartiles of hourly rates stated in listings, by platform) and hiring outcomes from the latest monthly AI Training Pay Index.