Mercury MCP
未申請Cross-architecture LLM internal observation database (23 models, 13 architecture families). Exposed as MCP tools for any AI coding agent.
ai-agentsanchor-dimensionsconsumer-hardwarecross-architecturefrankenstein-mergellmmcpmechanistic-interpretabilitymodel-context-protocolopen-datatransformer
インストール
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pip install -e .未申請リスティング
このMCPサーバーはあなたのものですか？
このリスティングは公開情報から自動的にインデックスされました。申請することで、ページの編集、互換性の設定、成長ツールのアンロックができます。2分以内に完了します。
このサーバーを申請するツール（17個）
codestral
22B (mistral coder variant)
command-r
35B (Cohere)
falcon3
7B
gemma2
9B
granite
3.1-dense-8B (IBM)
internlm2
7B
llama
3.1-8B, 3.3-70B
mercury_about
Paper status, citations, contribution info
mercury_list_models
List all 23 observed models
mistral
7B-v0.3, small-3.2-24B
olmo2
7B (AllenAI fully-open)
phi3
medium-14B
qwen2
3B, 7B, 14B, 32B, coder-32B
starcoder2
15B
Tier-A
hooked into llamacpp.Llama.logitsprocessor to capture output-layer hot dims per token
Tier-B
transformers.AutoModelForCausalLM.frompretrained with outputhiddenstates=True, per-layer residual stream activation magnitudes binned into 10 quantiles
yi
1.5-9B