スキル / MCP:エージェントでリーダーボードデータを使用

ここにあるものはすべて公開されています。アカウントもAPIキーも不要です。以下のスキルファイルをあなたのAIエージェントに渡すか、REST APIを直接呼び出してください。

エージェントスキル(SKILL.md)

このファイルをskillsフォルダ内にSKILL.mdとして保存すれば、あなたのエージェントは公開APIを通じてリーダーボードとモデル能力比較を読み取る方法を理解できるようになります。

---
name: pandanpc-leaderboard
description: Look up current AI model leaderboards and the top-10 model capability comparison from PandaNpc's public API. Use when the user asks which AI model is best, how models rank on chat, coding, image, video, speech or agent tasks, or how top models compare on benchmarks.
---

# PandaNpc leaderboard

Public, read-only JSON API. No account and no API key. Base URL: https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard

## Boards

GET https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard
GET https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard?category=<board key>

Response: { boards: [{ key, source, metric, meta, rows }], vendorIcons }
- With ?category=<key> the response still contains every board, but only the requested one has rows; boards with an empty rows array are shells. Always pick a board by key (for example jq '.boards[] | select(.key=="llm_chat")'), never by index.
- key: llm_chat, image_gen, code, image_edit, video, agent, vision, search, document, image_to_video, video_edit, text_to_speech, speech_to_text, speech_to_speech, or_usage, aa_intelligence
- source: arena | artificial_analysis | openrouter
- meta: { source_url, last_updated, synced_at }
- rows: [{ rank, model, vendor, score, ci, votes, ...price fields }]

Scores are comparable only inside one board. Arena boards are Elo from human blind votes; read the rank together with ci. Lower is better for speech-to-text (word error rate).

## Capability comparison

GET https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard/capabilities

Response: { dimensions, models, sources, fetched_at }
- models: top 10 by Epoch Capabilities Index: { rank, model, model_key, vendor, eci }
- sources: [{ source, label, license, url, updated, fetched_at, boards }] including epoch, vals, aa, google_card, browserbase, browser_use, coarena and ale
- boards: [{ key, name, capability, comparison_key, updated, fetched_at, scores }] where scores is keyed by model_key: { score, score_raw, scale, effort, harness, cost_per_task, model_version, evaluation_metadata }

Preserve every published configuration. Compare only within one source and comparison_key. Read scale: percent is 0-100, rating (Coarena) is not a percentage. Coarena is mixed-task blind human preference; show its 95% interval. ALE allows GUI/CLI tools; keep its full/max configuration, harness and run-task / split-task counts, and separate pass rate from partial score. updated is the upstream date when published; fetched_at is PandaNpc's fetch time, never a substitute source date.

## Attribution (required)

Name the source next to any number you show:
- Epoch AI, CC BY 4.0 (epoch.ai)
- Vals.ai (vals.ai)
- Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)
- Coarena (coarena.ai) and Agents’ Last Exam, CC BY 4.0 (agents-last-exam.org), for their matching sources
- arena.ai and OpenRouter for the matching boards

Data refreshes about once a day. Cache for at least an hour.

MCPサーバー

この設定で PandaNpc MCP サーバーをクライアントに追加するか、以下のコマンドを実行してください。

{
  "mcpServers": {
    "pandanpc": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@pandanpc/mcp-server"]
    }
  }
}

claude mcp add pandanpc -- npx -y @pandanpc/mcp-server

MCPサーバーはまだリーダーボードツールを公開していません。リーダーボードのデータには、上記のスキルまたは下記のREST APIを使用してください。

curl の例

# All boards (Arena, Artificial Analysis, OpenRouter) in one response
curl -s https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard

# One board: add ?category=<board key>, e.g. llm_chat, code, image_gen, aa_intelligence
# The response still lists every board, but only the requested one has rows (the others are empty shells)
curl -s "https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard?category=llm_chat"

# Top 5 models of the chat board: select the board by its key, never by position
curl -s "https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard?category=llm_chat" | jq '.boards[] | select(.key=="llm_chat") | .rows[:5] | map({rank, model, vendor, score})'

# Capability comparison: top 10 models by Epoch Capabilities Index x benchmarks
curl -s https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard/capabilities

# GPQA Diamond score of every model (Epoch AI)
curl -s https://api.pandanpc.com/api/public/leaderboard/capabilities | jq '.sources[] | select(.source=="epoch") | .boards[] | select(.key=="gpqa_diamond") | .scores'

応答フィールド

分野意味
boardsボードの配列。各ボードには key、source、metric、meta、rows があります。
keyボードキー(例: llm_chat、code、aa_intelligence)。能力ベンチマークのキーでもあります。
sourceデータソース: arena、artificial_analysis または openrouter。capability レスポンス内: epoch、vals または aa。
metricこのボードでのスコアが何を意味するか、たとえば Elo や指標など。
metasource_url、last_updated(上流の日付)、および synced_at(PandaNpc が最後に更新した日時)。
rowsランク付けされた行:順位、モデル、ベンダー、スコア、信頼区間、投票数、および任意の価格フィールド。
vendorIcons小文字化されたベンダー名からアイコンURLへのマップ
modelsCapability レスポンス: Epoch Capabilities Index による上位10モデル。それぞれに rank、model、model_key、vendor、eci が含まれます。
sources機能応答: パブリッシャーごとに1エントリ(Coarena や ALE を含む)で、それぞれ独自のボードと取得時刻を持ちます。ソースと比較グループが混在することはありません。
scoresベンチマークとモデルごと: score、score_raw、scale、effort、harness、model_version、evaluation_metadata。パーセントスコアは0–100を使用し、Coarenaの選好評価は使用しません。信頼区間とタスク数は保持してください。
updated公開されている場合は上流のベンチマーク日付。null は未公開を意味します。fetched_at は、PandaNpc がソースを取得した日時を別途記録します。

帰属

データは Epoch AI(CC BY 4.0)、Vals.ai、Artificial Analysis(artificialanalysis.ai)、arena.ai、OpenRouter から提供されています。表示する数値の横には、必ず出典名を記載してください。