プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。Google でログインするとレビューを書けます。プロトタイプ · 30分ごとに更新
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Model Ledger

作者:blockバージョン 0.7.13i★ 17iパソコンで動く
レジストリ名io.github.block/model-ledger

インストール方法

What it does

Model inventory and governance: trace deployed models and their dependencies as an append-only log

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category 会計・財務・税務

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "model-ledger": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "model-ledger",
            "mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    Model Ledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が Model Ledger を使っていると言うか、回答に Model Ledger のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ Model Ledger につなげません

Model Ledger はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · Model Ledger につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

B · 会計・財務・税務 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user model-ledger -- uvx model-ledger mcp
  4. Claude Code で /mcp と入力

    Model Ledger が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    Model Ledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が Model Ledger を使っていると言うか、回答に Model Ledger のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Model Ledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が Model Ledger を使っていると言うか、回答に Model Ledger のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Model Ledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が Model Ledger を使っていると言うか、回答に Model Ledger のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?Model Ledger を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user model-ledger -- uvx model-ledger mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "model-ledger": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "model-ledger",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "model-ledger": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "model-ledger",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "model-ledger": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "model-ledger",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
74/週
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.7.13
レジストリ公開日i
2026年7月22日
コードの最終更新i
2026年9月17日
作者
block
パッケージ
pypi: model-ledger
ウェブサイト
block.github.io
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月14日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント block で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:2 か月前

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    Apache-2.0を使用

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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会計・財務・税務のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの3208件のうち97%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの3208件のうち19%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの3208件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Model Ledgerは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は2 か月前、最新バージョン(0.7.13)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:CCXT, Finance Toolkit, AKQuant

同じカテゴリのほかの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

CCXT

Official CCXT MCP server - Market data and trading across 100+ exchanges and prediction markets

作者:ccxt広く使われている↓ 667/週★ 4.5万 リポジトリ全体のスター2 か月前更新

パソコンで動く

Finance Toolkit

500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.

作者:JerBouma広く使われている↓ 1.6万/週★ 55235 日前更新

パソコンでもクラウドでも

AKQuant

Write and backtest trading strategies with AKQuant: API lookup, strategy checks, backtest runs

作者:akfamily広く使われている↓ 3280/週★ 2604昨日更新

パソコンで動く

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

model-ledger

git for models — know what models you have deployed, where they run, what they depend on, and what changed.

📖 [Documentation](https://block.github.io/model-ledger/) · Quickstart · Concepts · Governance


model-ledger is a model inventory for any organization with deployed models. It discovers models, heuristic rules, and ETL across your platforms, maps the dependency graph automatically, and records every change as an immutable event. Unlike registries tied to a single platform (MLflow, SageMaker, W&B), it spans all of them — as one connected graph — and it's built to be driven by AI agents through a native MCP server.

Benchmarked at production scale: full inventory reconstruction over a ledger of 28.8k models and 212k events runs in under a second (CHANGELOG, v0.7.4).

Install

pip install model-ledger

The graph builds itself

Every model is a DataNode with typed input and output ports. When an output port name matches an input port name, connect() creates the dependency edge — no hand-wiring.

from model_ledger import Ledger, DataNode

ledger = Ledger()

ledger.add([ DataNode("segmentation", platform="etl", outputs=["customer_segments"]), DataNode("fraud_scorer", platform="ml", inputs=["customer_segments"], outputs=["risk_scores"]), DataNode("fraud_alerts", platform="alerting", inputs=["risk_scores"]), ]) ledger.connect()

ledger.trace("fraud_alerts")

['segmentation', 'fraud_scorer', 'fraud_alerts']

Every mutation is recorded as an immutable Snapshot — an append-only event log that gives you full history and point-in-time reconstruction, because nothing is overwritten.

Talk to your inventory

The MCP server is a first-class surface — point Claude (or any MCP agent) at it:

pip install "model-ledger[mcp]"

claude mcp add model-ledger -- model-ledger mcp --demo

You: if we deprecate customer_features, what breaks?

Claude: 3 models consume it directly, 2 more transitively.

Documentation

Everything lives at [block.github.io/model-ledger](https://block.github.io/model-ledger/) — and it can't drift, because the API reference is generated from source and every example runs in CI:

  • [Quickstart](https://block.github.io/model-ledger/quickstart/) — install to your first dependency trace in 60 seconds
  • [Concepts](https://block.github.io/model-ledger/concepts/) — DataNode, Snapshot, and Composite, in three ideas
  • [Agents (MCP)](https://block.github.io/model-ledger/guides/agents/) — the eight-tool agent surface, with a worked transcript
  • [Connectors](https://block.github.io/model-ledger/guides/connectors/) — discover from SQL, REST, GitHub, or your own platform
  • [Backends](https://block.github.io/model-ledger/guides/backends/) — in-memory, SQLite, JSON, Snowflake, or remote HTTP
  • [Governance](https://block.github.io/model-ledger/governance/) — how the primitives map to SR 11‑7/SR 26‑2, the EU AI Act, and NIST AI RMF
  • [API reference](https://block.github.io/model-ledger/reference/) — generated from the source

Architecture

flowchart LR

subgraph Sources C1[SQL / REST / GitHub / Prefect connectors] end subgraph Core L[Ledger append-only event log, point-in-time reconstruction] G[Dependency graph] V[Compliance profiles SR 11-7/SR 26-2 · EU AI Act · NIST AI RMF] end subgraph Surfaces S1[Python SDK] S2[CLI] S3[REST API] S4[MCP server · 8 tools] end B1[(in-memory · SQLite · JSON · Snowflake · remote HTTP)] C1 --> L L --> G L --> V L --- B1 S1 --> L S2 --> L S3 --> L S4 --> L

For organizations

The OSS core handles discovery, graph building, change tracking, storage, the agent protocol, and compliance validation — the SR 11‑7/SR 26‑2, EU AI Act Annex IV, and NIST AI RMF profiles ship in model_ledger.validate. Your internal package provides only the thin layer on top: connector configs, custom connectors for internal platforms, and credentials. Thin config, not reimplemented logic.

Contributing

See CONTRIBUTING.md. All commits require DCO sign-off.

Security

See SECURITY.md for how to report vulnerabilities privately.

License

Apache-2.0. See LICENSE.

Created and maintained by Vignesh Narayanaswamy at Block.