mcp-turboquant

mcp-turboquant

MCP server for LLM quantization. Compress any HuggingFace model to GGUF, GPTQ, or AWQ format. 6 tools: info, check, recommend, quantize, evaluate, push. Self-contained Python server — no external CLI needed.

Category
访问服务器

README

mcp-turboquant

Self-contained Python MCP server for LLM quantization. Compress any HuggingFace model to GGUF, GPTQ, or AWQ format in a single tool call.

No external CLI required -- all quantization logic is embedded.

Install

pip install mcp-turboquant

Or run directly with uvx:

uvx mcp-turboquant

Optional backends

The info, check, and recommend tools work out of the box. For actual quantization, install the backend you need:

# GGUF (Ollama, llama.cpp, LM Studio)
pip install mcp-turboquant[gguf]

# GPTQ (vLLM, TGI)
pip install mcp-turboquant[gptq]

# AWQ (vLLM, TGI)
pip install mcp-turboquant[awq]

# Everything
pip install mcp-turboquant[all]

Configure

Claude Code

Add to ~/.claude/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "turboquant": {
      "command": "mcp-turboquant"
    }
  }
}

Or with uvx (no install needed):

{
  "mcpServers": {
    "turboquant": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-turboquant"]
    }
  }
}

Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "turboquant": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-turboquant"]
    }
  }
}

Tools

Tool Description Heavy deps?
info Get model info from HuggingFace (params, size, architecture) No
check Check available quantization backends on the system No
recommend Hardware-aware recommendation for best format + bits No
quantize Quantize a model to GGUF/GPTQ/AWQ Yes
evaluate Run perplexity evaluation on a quantized model Yes
push Push quantized model to HuggingFace Hub No

Examples

Once configured, ask Claude:

"Get info on meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct"

"What quantization format should I use for Mistral-7B on my machine?"

"Quantize meta-llama/Llama-3.1-8B to 4-bit GGUF"

"Check which quantization backends I have installed"

"Evaluate the perplexity of my quantized model at /path/to/model.gguf"

"Push my quantized model to myuser/model-GGUF on HuggingFace"

How it works

Claude / Agent  <-->  MCP Protocol (stdio)  <-->  mcp-turboquant (Python)  <-->  llama-cpp-python / auto-gptq / autoawq

All quantization logic runs in-process. No external CLI tools needed.

Run directly

# As a command
mcp-turboquant

# As a module
python -m mcp_turboquant

License

MIT

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选