Servidor MCP de Classifier

• Nome no registrodev.classifier/classifierverificado no registro MCP

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

• Estadorespondeverificado em 2026-10-24
• Ferramentas5
• O servidor se chamaclassifier.dev
• Versão do servidor1.0.0
• Versão do protocolo2025-06-18

Em 2026-10-24 o servidor respondeu a initialize e tools/list sem login. Primeira resposta em 74 ms.

• Ainda não avaliamos se as ferramentas fazem o trabalho do produto.
• Verificado em 4 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: 4 até agora
• Uso429 estrelas no GitHub
• Respondeumedindo4 das 7 verificações diárias necessárias para mostrar a porcentagem
• Mediana da primeira resposta104 ms
• Espaço no contexto do agente≈ 3.346 tokensas definições de todas as ferramentas (5), que o agente carrega a cada turno
• Definições das ferramentasA · 93 de 100
• Resultados tipados4 de 5 ferramentasdeclaram outputSchema: o resultado chega tipado e é lido de uma vez

• Parâmetros sem descrição: em 2 de 5

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 (25%), se faz o trabalho do produto (25%), definições (20%), contexto (10%), uso (10%) e a facilidade de conectar (10%). 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 →

• classify_texts

  Sort up to 1,000 texts into exactly one of your own labels each, with confidence per answer. Use this when you have many items to triage, route, filter or bucket and do not want to read them all: search results before opening them…

• classify_dimensions

  Classify each text by several named dimensions, such as team, urgency and kind, in one request. Returns a label, confidence, scores and model for each field. At most 1,000 item × dimension decisions; every field counts toward the quota…

• classify_multi_label

  Like classify_texts, but each text gets every label that applies (possibly none), with an independent 0-1 score per label. Use this for tagging — topics of an article, components touched by a ticket — where one answer is not enough. Set…

• count_labels

  Classify up to 1,000 texts and return only a histogram: how many landed on each label, and how many the model was unsure about. Use this when you want the shape of a corpus — what share of feedback is bugs vs praise, how many search…

• review_uncertain

  Classify up to 1,000 texts and return only the ones whose confidence fell under a threshold (default 0.7), each with its two most likely labels. Use this after a bulk classification to decide which items deserve your own attention: the…

• dev.classifier/docsresponde, 4 ferramentasverificado no registro MCP