FINDING #6525 · UNIT ID 942407303
jasonjmcghee/WebMCP
Early WebMCP proposal / implementation - since evolved and worked on by much more capable folks that develop the web: https://github.com/webmachinelearning/webmcp
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
6% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.63
ACCEL
+0.16
RETENTION
32.1%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 49 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
911
FOLLOWERS
374
OWNER ★
5,372
Engagement Signals
FORKS
52
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 49 / 49 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jasonjmcghee/WebMCP собрал 49 звёзд за окно, тогда как у автора всего 374 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 911. Это даёт surprise-индекс 0.00172 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.
Related Findings
RANKS ABOVE 32% OF 9595 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9595 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 32%
VELOCITY1.633.67-2.03ABOVE 6%
RETENTION32.1%24.6%+7.5 PPABOVE 65%
FORKS52115-63ABOVE 31%
SURPRISE0.000.01-0.01ABOVE 19%