MCP-сервер Performix

• Имя в реестреapp.performix/performix-siteподтверждён в реестре MCP

Имя в реестре лежит в пространстве performix.app. Реестр пускает в такое пространство только того, кто доказал владение доменом через DNS или HTTP.

• Состояниеотвечаетпроверено 2026-10-24
• Инструменты10
• Сервер называет себяperformix-site
• Версия сервера3.1.0
• Версия протокола2025-06-18

2026-10-24 сервер ответил на initialize и tools/list без входа. Первый ответ за 103 мс.

• Инструменты не делают ни одного из проверенных сценариев продукта: Pick one test action and a re-measure date; Compare a team's customer satisfaction against its own escalation history.
• Проверок пока 2 из 7, нужных, чтобы судить о надёжности.

Вывод сделан правилами по замерам выше. Вероятный первый вызов выбрала модель по списку инструментов: прочитайте описание, прежде чем на него полагаться.

• Оценка INITE MCPчерез неделюдля оценки нужно 7 ежедневных проверок, пока 2
• Что агент может с ним сделать0 из 2 сценариев
• Отвечалидёт замерпроверок пока 2, долю покажем после 7
• Медиана первого ответа200 мс
• Место в контексте агента≈ 1 824 токеновописания всех инструментов (10), агент держит их в контексте на каждом ходу
• Описания инструментовA · 98 из 100
• Типизированные ответы10 из 10 инструментовобъявлен outputSchema: ответ приходит с типами и читается сразу

• Параметры без описания: в 1 из 10

Программа проверяет сервер раз в день: initialize и tools/list, без модели. Токены - это длина описаний из расчёта примерно четыре символа на токен. Оценка - среднее шести проверок имени, описания, схемы и аннотаций каждого инструмента. Она говорит, насколько понятно описаны инструменты, а не о том, работают ли они. Оценка складывается только из замеренного: отвечает ли сервер (30%), делает ли работу продукта (25%), описания (20%), контекст (10%) и использование (15%). Незамеренная часть не учитывается, а скрытая инструкция ограничивает оценку 40 баллами. Состояние MCP-серверов вендоров: методика и цифры →

• list_books

  List the performance-science reading corpus behind Performix — book/cluster profiles, each with a stance toward the CAMS diagnostic thesis (ally, orthodoxy, mixed, leave-out) and a one-line argument summary. Optional `query` filters by a…

• get_book

  Get the full grounded profile for one book/cluster record by slug (from list_books): the record's own argument (contrast-not-summary) plus metadata and cross-links. Same content rendered publicly at performix.app/learn/books/<slug>.

• list_evidence_sources

  List the 196 source records behind Performix's Performance Science Library — each a book, paper or corpus item with at least one derived finding, plus which CAMS dimensions (capability/alignment/motivation/support) its findings touch…

• get_evidence_source

  Get the full source → finding → construct → survey-item evidence chain for one source by id (from list_evidence_sources): its citation, every finding extracted from it, the constructs derived from each finding, and the survey items…

• list_outcome_models

  List the constructed outcome-model register behind Performix diagnostics — 28 per-outcome factor models generated from principia's meta-analytic library, each with its driver count, grade-A driver count, CAMS filing counts, and persona…

• get_outcome_model

  Get one outcome's full driver table by id (from list_outcome_models): every driver's name, definition, CAMS dimension, lens role, evidence grade, study count (k), and evidence-reliability tier — plus drivers cited in the corpus with no…

• list_guide_parts

  List all 12 parts (8 numbered parts + 4 appendices) of the Team Performance Science Guide, Performix's cited public reference on why team performance varies and the CAMS diagnostic frame — same table of contents rendered at…

• get_guide_part

  Get the full body of one Team Performance Science Guide part by slug (from list_guide_parts). Same content rendered at performix.app/learn/<slug>. A part whose `status` is `stub` has no publishable body yet and returns an error rather…

• self_diagnose_book

  The runnable library's weakest-lever read, computed here from the committed book model: rate how present each of the book's levers is on your team (1–5) and get the one to work on first, ranked by weakness then causal leverage — the SAME…

• situation_demo_get

  Get a committed situation-demo export for an outcome and audience seat. The data is synthetic and illustrative, never a real client or live measurement. Visual series may be trimmed to stay within the response-size budget.