ToolRank

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Escaneamos 4,162 servidores MCP. Esto es lo que encontramos.

Métrica	Valor
Servidores registrados	4,162
Con definiciones de herramientas	1,122 (27%)
Invisibles para los agentes	3,040 (73%)
Puntuación media	84.7/100
Ventaja de selección	3.6x para herramientas optimizadas

El 73% de los servidores MCP son invisibles para los agentes de IA. No tienen definiciones de herramientas, ni descripciones, ni esquema. Cuando un agente busca herramientas, estos servidores no existen.

Fuentes: arXiv 2602.14878, arXiv 2602.18914

¿Qué es ATO?

ATO (Agent Tool Optimization) es para la economía de agentes lo que SEO fue para la economía de búsqueda.

	SEO	LLMO	ATO
Objetivo	Motores de búsqueda	Respuestas de LLM	Selección de herramientas de agentes
Desencadenante	Búsquedas humanas	Humanos preguntan a la IA	El agente actúa de forma autónoma
Resultado	Un clic	Una mención	Una transacción

LLMO es la Etapa 1 de ATO — necesaria pero no suficiente.

Inicio Rápido

Puntúa en el navegador

toolrank.dev/score — pega tu JSON de herramienta o introduce el nombre de tu servidor Smithery.

Puntúa mediante CLI

npx @toolrank/mcp-server

Puntúa en Python

from toolrank_score import score_server, format_report

result = score_server("my-server", tools)
print(format_report(result))

Puntuación ToolRank

Métrica de 0-100 en cuatro dimensiones:

Dimensión	Peso	Qué mide
Descubribilidad	25%	¿Pueden los agentes descubrirte?
Claridad	35%	¿Pueden los agentes entenderte?
Precisión	25%	¿Es preciso tu esquema?
Eficiencia	15%	¿Eres eficiente en tokens?

Niveles de Madurez

Nivel	Puntuación	Significado
Dominante	85-100	Los agentes prefieren tu herramienta
Preferida	70-84	Los agentes pueden usar bien tu herramienta
Seleccionable	50-69	Los agentes podrían usar tu herramienta
Visible	25-49	Los agentes te ven pero rara vez te seleccionan
Ausente	0-24	Los agentes no pueden encontrarte

Antes y Después

- "name": "get",
- "description": "gets data from the api"
+ "name": "search_repositories",
+ "description": "Searches for GitHub repositories matching a query.
+   Useful for finding open-source projects or checking if a repo exists.
+   Returns name, description, stars, language, and URL.",
+ "inputSchema": {
+   "type": "object",
+   "properties": {
+     "query": { "type": "string", "description": "Search query" },
+     "sort": { "type": "string", "enum": ["stars", "forks", "updated"] }
+   },
+   "required": ["query"]
+ }

Puntuación: 52 → 96. Cinco minutos de trabajo. Ventaja de selección de 3.6x.

Arquitectura

toolrank/
├── packages/
│   ├── scoring/           # Level A engine (Python, zero-cost)
│   │   ├── toolrank_score.py    # 14 checks across 4 dimensions
│   │   ├── level_c_score.py     # Claude AI scoring (Pro)
│   │   └── weights.json         # Auto-calibrated weights
│   ├── scanner/           # Ecosystem scanner
│   │   ├── scanner_v3.py        # Weekly full / daily diff
│   │   ├── calibrate.py         # Weight auto-adjustment
│   │   └── auto_blog.py         # Daily article generation
│   ├── web/               # Astro site (toolrank.dev)
│   ├── mcp-server/        # ToolRank MCP Server
│   └── badge-worker/      # Dynamic badge SVG (CF Workers)
└── .github/workflows/     # Automated pipelines

Rankings del Ecosistema

Actualizado semanalmente. Ranking completo →

Puesto	Servidor	Puntuación
1	microsoft/learn_mcp	96.5
2	docfork/docfork	96.5
3	brave	94.7
4	LinkupPlatform/linkup-mcp-server	93.5
5	smithery-ai/national-weather-service	93.3

Añade una Insignia a tu README

[![ToolRank](https://toolrank.dev/badge/dominant.svg)](https://toolrank.dev/ranking)

Contribuir

ToolRank es de código abierto. La lógica de puntuación es totalmente transparente y auditable.

• Reporta problemas: GitHub Issues
• Metodología de puntuación: packages/scoring/toolrank_score.py
• Gobernanza: GOVERNANCE.md · CHANGELOG.md
• Marco ATO: toolrank.dev/framework

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Licencia

MIT

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