Analisamos 39.752 Servidores MCP - Aqui Está o Que Encontramos
Nós Avaliamos 39.752 Servidores MCP — Aqui Está o Que Encontramos
Construímos uma plataforma de código aberto que avalia servidores MCP em três dimensões independentes. Após avaliar quase 40 mil ferramentas, os dados revelaram algumas verdades desconfortáveis — e um grande problema com a forma como estávamos medindo a qualidade.
O Problema
Nosso primeiro sistema de avaliação avaliava ferramentas apenas com base na análise estática: correção do esquema, eficiência de tokens, qualidade da descrição, segurança e confiabilidade da instalação. Cinco dimensões. Uma pontuação de qualidade composta.
O resultado: 85,7% de todas as ferramentas receberam nota B.
Sem diferenciação. Sem motivação para melhorar. Uma plataforma que diz a todos "você é mediano" é uma plataforma que ninguém precisa.
A Solução: Modelo de Avaliação Adicional
Reformulamos o sistema do zero. O novo modelo reconhece que a adoção no mundo real é tão importante quanto a qualidade do código.
Pontuação Composta = Pontuação de Qualidade (0-100)
+ Bônus da Comunidade (0-60)
+ Bônus de Confiança (0-30)
Pontuação de Qualidade — Análise estática da definição da sua ferramenta. Cinco dimensões: Esquema (25%), Eficiência de Tokens (25%), Descrição (20%), Segurança (15%), Instalação (15%).
Bônus da Comunidade — Como os agentes realmente avaliam a confiabilidade. Estrelas (escala logarítmica, 0-30), Recência da Atividade (0-20), Status Oficial/Verificado (0-10).
Bônus de Confiança — Dados de execução reais. Sem dados = sem bônus (não é uma penalidade). Ferramentas comprovadas ganham até 30 pontos extras.
Piso de Qualidade
A popularidade não pode superar a qualidade genuína. Uma ferramenta com 10 mil estrelas, mas com engenharia ruim, não pode exceder seu limite de Piso de Qualidade.
Os Resultados (39.762 ferramentas)
| Nota | Distribuição | O que isso significa |
|---|---|---|
| B+ | 2,8% | Muito bom — perto de A, altamente motivado |
| B | 18,1% | Bom — qualidade sólida, espaço para crescer a comunidade |
| C+ | 13,8% | OK — qualidade decente, precisa de promoção |
| C | 54,0% | Média — boa base, sem sinal da comunidade ainda |
| D | 10,9% | Precisa de trabalho — lacunas de qualidade, mas ainda ativa |
| F | 0,4% | Crítico — abandonada ou com problemas sérios |
Insight chave: 54% das ferramentas têm qualidade sólida, mas nenhuma adoção da comunidade. Elas são invisíveis para os agentes. O caminho de C para B é simples: obtenha 10 estrelas. De B para B+: obtenha 50 estrelas + permaneça ativo. O sistema de pontuação diz exatamente o que fazer.
Verifique Sua Nota
Cole seu repositório do GitHub:
https://agent-tool-intel-production.up.railway.app
Em seguida, incorpore seu distintivo:
[](https://agent-tool-intel-production.up.railway.app)
Agent Tool Intelligence é código aberto (MIT). GitHub · Metodologia · Relatório Mensal
Tags: #mcp #ai #agents #opensource #typescript #developertools
A análise de servidores MCP pode impactar empresas brasileiras ao fornecer insights sobre a qualidade das ferramentas que utilizam. Com a nova metodologia, é possível identificar ferramentas com bom potencial que ainda não têm adoção. Isso pode ajudar as empresas a escolherem melhor suas ferramentas de desenvolvimento.
