FINDING #5213 · 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)
4% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.71
ACCEL
+1.07
RETENTION
32.1%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 33 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
911
FOLLOWERS
374
OWNER ★
5,372
Engagement Signals
FORKS
52
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 33 / 33 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jasonjmcghee/WebMCP собрал 33 звёзд за окно, тогда как у автора всего 374 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 911. Это даёт surprise-индекс 0.00496 (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 47% OF 9771 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9771 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00-0.00ABOVE 47%
VELOCITY4.713.71+1.00ABOVE 58%
RETENTION32.1%39.3%-7.2 PPABOVE 39%
FORKS5291-39ABOVE 36%
SURPRISE0.000.01-0.00ABOVE 35%