FINDING #5164 · 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)
1% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
1.86
ACCEL
-1.00
RETENTION
10.4%
PEAK 2026-10-11 · FORK-RETENTION 0.0% · 13 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
939
FOLLOWERS
387
OWNER ★
5,521
Engagement Signals
FORKS
56
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 13 / 13 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jasonjmcghee/WebMCP собрал 13 звёзд за окно, тогда как у автора всего 387 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 939. Это даёт surprise-индекс 0.0019 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация отрицательная — внимание остывает после пика.
Related Findings
RANKS ABOVE 46% OF 9651 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9651 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 46%
VELOCITY1.863.14-1.29ABOVE 20%
RETENTION10.4%16.7%-6.3 PPABOVE 36%
FORKS56277-221ABOVE 23%
SURPRISE0.000.00-0.00ABOVE 41%