MCP-сервер QueueSim

• Имя в реестреcom.queuesim/publicподтверждён в реестре MCP

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

• Состояниеотвечаетпроверено 2026-10-21
• Инструменты11
• Сервер называет себяqueuesim-v1
• Версия сервера1.0.1
• Версия протокола2025-06-18

2026-10-21 сервер ответил на initialize и tools/list без входа. Первый ответ за 130 мс.

• Инструменты делают все проверенные сценарии: Test how many staff keep customer waits short; Model arrival rushes against different staffing levels.

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

• Оценка INITE MCP98 из 100отвечает 100 · делает работу 100 · описания 97 · контекст 92 · подключение 100
• Что агент может с ним сделать2 из 2 сценариев
• Отвечал100% днейответов на ежедневные проверки: 15 из 15
• Медиана первого ответа153 мс
• Место в контексте агента≈ 4 000 токеновописания всех инструментов (11), они занимают контекст агента на каждом ходу
• Описания инструментовA · 97 из 100
• Типизированные ответы8 из 11 инструментовобъявлен outputSchema: ответ приходит с типами и читается сразу

• Параметры без описания: в 2 из 11

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 (25%), делает ли работу продукта (25%), описания (20%), контекст (10%), использование (10%) и насколько просто подключиться (10%). Незамеренная часть не учитывается, а скрытая инструкция ограничивает оценку 40 баллами. Состояние MCP-серверов вендоров: методика и цифры →

• simulate_mmc

  Run a generic M/M/c queue simulation. Provide an arrival rate (λ, arrivals/hour), a service rate per server (μ, customers/hour each server can finish), and a server count (c). Optional: distribution shapes, service coefficient of…

• list_scenarios

  List the four pre-built QueueSim scenarios. Returns key, title, and one-line description for each (Single Server, Coffee Shop, Grocery Checkout, Call Center). Call this when the user's problem matches one of the preset shapes — use…

• describe_scenario

  Return full details for one preset scenario: title, description, teaching note, peak parameters, and per-hour arrival + staffing arrays. Use this before simulate_scenario to understand the default shape and what overrides make sense.

• simulate_scenario

  Run one of the four preset scenarios (single, coffee, grocery, callcenter) with optional overrides. Overrides apply UNIFORMLY across open hours — e.g. setting servers=5 on 'coffee' replaces the 4/6/4 staffing pattern with a flat 5 during…

• simulate_schedule

  Run a queueing simulation against an arbitrary 24-hour staffing schedule. Take this when the user describes a custom day shape that doesn't match a preset (e.g., 'my coffee shop is open 6am–10pm with 4 baristas off-peak, 7 at the 8am…

• compare_separate_vs_pooled

  Run the classic operations-research teaching demo: pooled queueing (one shared queue, c servers) vs separate queues (c independent queues, one server each, λ/c traffic to each). Both runs have identical total capacity (c × μ) and…

• explain_queueing_theory

  Return a ~500-word educational explainer of M/M/c queueing theory: Little's Law, utilization, why averages mislead, how simulation relates to Erlang-C. No inputs. Use this when the user asks a conceptual 'why' or 'how does this work'…

• explain_advanced_patterns

  Return a textbook-level description of six queueing complexity patterns beyond basic M/M/c: abandonment/reneging, priority tiers, overflow routing, skills-based routing, compound service, and server outages. Use this when the user…

• recommend_staffing

  INVERSE of simulate_mmc — given an arrival rate, service rate, and a target average wait time, returns the SMALLEST number of servers needed to meet the target. Use this when the user asks 'how many servers do I need?' / 'what staffing…

• interpret_result

  Given an M/M/c configuration (arrivalRate, serviceRate, servers) and optionally an observed average wait, returns a queueing-theory framed interpretation: where you sit on the utilization curve, what ρ means in plain language, what one…

• compare_analytical_vs_simulated

  Run the same M/M/c configuration through BOTH the closed-form Erlang-C formula AND the discrete-event simulator, returning a side-by-side comparison with deltas. Use this when the user is validating QueueSim's engine against textbook…