FINDING #2909 · 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
9.67
ACCEL
-0.50
RETENTION
50.0%
PEAK 2026-08-27 · FORK-RETENTION 0.0% · 29 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
910
FOLLOWERS
374
OWNER ★
5,369
Engagement Signals
FORKS
52
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 29 / 29 (DIVERSITY 1.00)
Why This Is A Finding
jasonjmcghee/WebMCP собрал 29 звёзд за окно, тогда как у автора всего 374 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 910. Это даёт surprise-индекс 0.0102 (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 70% OF 9558 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 9558 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.000.00+0.00ABOVE 70%
VELOCITY9.675.67+4.00ABOVE 69%
RETENTION50.0%42.9%+7.1 PPABOVE 53%
FORKS52333-281ABOVE 20%
SURPRISE0.010.00+0.01ABOVE 64%