FINDING #2818 · 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
7.00
ACCEL
0.00
RETENTION
0.0%
PEAK 2026-08-28 · FORK-RETENTION 0.0% · 7 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
910
FOLLOWERS
374
OWNER ★
5,369
Engagement Signals
FORKS
52
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 7 / 7 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jasonjmcghee/WebMCP собрал 7 звёзд за окно, тогда как у автора всего 374 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 910. Это даёт surprise-индекс 0.00737 (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 52% OF 5892 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 5892 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 52%
VELOCITY7.009.00-2.00ABOVE 29%
RETENTION0.0%0.0%0.0 PPABOVE 0%
FORKS52433-381ABOVE 18%
SURPRISE0.010.01+0.00ABOVE 54%