ToolRank

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Escaneamos 4.162 servidores MCP. Veja o que encontramos.

Métrica	Valor
Servidores registrados	4.162
Com definições de ferramentas	1.122 (27%)
Invisíveis para agentes	3.040 (73%)
Pontuação média	84,7/100
Vantagem de seleção	3,6x para ferramentas otimizadas

73% dos servidores MCP são invisíveis para agentes de IA. Eles não têm definições de ferramentas, nem descrições, nem esquemas. Quando um agente busca por ferramentas, esses servidores não existem.

Fontes: arXiv 2602.14878, arXiv 2602.18914

O que é ATO?

ATO (Otimização de Ferramentas para Agentes) é para a economia de agentes o que SEO foi para a economia de busca.

	SEO	LLMO	ATO
Alvo	Motores de busca	Respostas de LLM	Seleção de ferramentas por agentes
Gatilho	Buscas humanas	Humanos perguntam à IA	Agente age autonomamente
Resultado	Um clique	Uma menção	Uma transação

LLMO é o Estágio 1 do ATO — necessário, mas não suficiente.

Início Rápido

Pontue no navegador

toolrank.dev/score — cole seu JSON de ferramenta ou insira o nome do seu servidor Smithery.

Pontue via CLI

npx @toolrank/mcp-server

Pontue em Python

from toolrank_score import score_server, format_report

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

Pontuação ToolRank

Métrica de 0 a 100 em quatro dimensões:

Dimensão	Peso	O que mede
Encontrabilidade	25%	Os agentes conseguem descobrir você?
Clareza	35%	Os agentes conseguem entender você?
Precisão	25%	Seu esquema é preciso?
Eficiência	15%	Você é eficiente em tokens?

Níveis de Maturidade

Nível	Pontuação	Significado
Dominante	85-100	Agentes preferem sua ferramenta
Preferida	70-84	Agentes conseguem usar bem sua ferramenta
Selecionável	50-69	Agentes podem usar sua ferramenta
Visível	25-49	Agentes veem você, mas raramente selecionam
Ausente	0-24	Agentes não conseguem encontrar você

Antes e Depois

- "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"]
+ }

Pontuação: 52 → 96. Cinco minutos de trabalho. Vantagem de seleção de 3,6x.

Arquitetura

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 do Ecossistema

Atualizados semanalmente. Ranking completo →

Posição	Servidor	Pontuação
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

Adicione um Selo ao Seu README

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

Contribuindo

ToolRank é open source. A lógica de pontuação é totalmente transparente e auditável.

• Relate problemas: GitHub Issues
• Metodologia de pontuação: packages/scoring/toolrank_score.py
• Governança: GOVERNANCE.md · CHANGELOG.md
• Framework ATO: toolrank.dev/framework

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Licença

MIT

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