MCP-Suchtserver mit Feedback-gesteuertem Ranking für Claude Desktop

Ein MCP-Suchserver (Model Context Protocol) wurde für Claude Desktop entwickelt, der ein feedbackgesteuertes Ranking implementiert. Der Server führt zwei Suchmaschinen – Exa und Tavily – parallel aus, und für die Nutzung ist kein API-Schlüssel erforderlich.
Einrichtung und Konfiguration
Um diesen Server zu Ihrer Claude Desktop-Konfiguration hinzuzufügen, verwenden Sie das folgende JSON-Snippet:
{
"mcpServers": {
"meyhem": {
"command": "npx",
"args": ["mcp-remote", "https://api.rhdxm.com/mcp/"]
}
}
}
Tool-Workflow
Der Server bietet drei Tools, die einer bestimmten Reihenfolge folgen:
search→select→outcome
Nach der Nutzung eines Suchergebnisses melden Benutzer über das outcome-Tool, ob es funktioniert hat. Dieses Feedback-Signal wird dann in den Ranking-Algorithmus eingespeist, wodurch URLs, die Agenten zum Erfolg verhelfen, für alle Benutzer in der Priorität steigen. Das System ist so konzipiert, dass es sich mit zunehmender Nutzung verbessert.
Der Server ist unter https://api.rhdxm.com erreichbar und wurde im Subreddit r/ClaudeAI von Benutzer /u/Dashcamvideo geteilt.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch

PACT: Ein programmatisches Governance-Framework für Claude-Code nach Agentenfehlermustern
Ein Entwickler baute PACT (Programmatic Agent Constraint Toolkit) nach drei Monaten wiederkehrender Claude-Code-Fehler bei einer mobilen App mit über 350 Dateien. Das Framework ersetzt nicht durchsetzbare Regeln durch mechanische Einschränkungen, die Verstöße physisch über Pre-Tool-Use-Hooks blockieren.

Claude Code Hooks Implementierungsprojekt deckt alle 23 Hooks ab
Ein Entwickler hat ein Projekt komplett mit Claude Code erstellt, das alle 23 Claude Code Hooks implementiert, mit einem Video, das jeden Hook-Anwendungsfall erklärt, und einem verfügbaren GitHub-Repository.

Lokale Qwen-Modelle erreichen Browser-Automatisierung mit schrittweiser Planung und kompakter DOM.
Ein Entwickler fand heraus, dass kleine lokale LLMs wie Qwen 8B und 4B bei der Browser-Automatisierung erfolgreich sind, indem sie schrittweise Planung anstelle von vorab erstellten Mehrschrittplänen verwenden, kombiniert mit einer kompakten semantischen DOM-Darstellung, die den Token-Verbrauch von 50-100K+ auf ~15K für vollständige Abläufe reduziert.

Unsloth und NVIDIA arbeiten zusammen, um das LLM-Training um etwa 25 % zu beschleunigen
Unsloth und NVIDIA veröffentlichen Optimierungen für das Training großer Sprachmodelle: Caching von Metadaten gepackter Sequenzen (~14,3% Beschleunigung) und doppelt gepuffertes asynchrones Gradienten-Checkpointing (~8% Beschleunigung), ohne Genauigkeitsverlust. Automatisch aktiviert auf RTX-Laptops, Data-Center-GPUs und DGX Spark.