Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

modelright

de homezlocoversión 0.1.0i★ –iSe ejecuta en la nube
Nombre en el registrodev.modelright/modelright

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Live registry of AI model specs, context windows, and per-token pricing.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en la nube
  • Transporte: Streamable HTTP
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

  1. Abre Settings → Connectors
  2. Presiona Add custom connector
  3. Pega la dirección de abajo y presiona Add
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://modelright.dev/api/mcp

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add --transport http modelright https://modelright.dev/api/mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "modelright": {
      "url": "https://modelright.dev/api/mcp"
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "modelright": {
      "type": "http",
      "url": "https://modelright.dev/api/mcp"
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

  1. Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
  3. Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
  4. Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://modelright.dev/api/mcp

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 8 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.

  • list_providers

    List providers tracked by the registry with their model counts. Use provider slugs in list_models / get_model / compare_models.

  • search_models

    Substring search across model name, slug, and provider — the fast path to a model's provider/slug pair for the detail tools.

  • list_models

    List tracked models with pricing and context windows. Filter by provider, modality tag, status, or price/context bounds.

  • get_model

    Full detail for one model (provider+slug from search_models): specs, current price, status, and recent price/availability snapshots.

  • compare_models

    Side-by-side comparison of 2-10 models by provider/slug: context window, input/output price per 1M tokens, modalities, status.

  • get_ingest_status

    Data-freshness check: registry totals and the most recent ingest runs (source, model count, status, time).

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con el dominio modelright.dev (el registro comprueba quién es dueño del dominio)

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • ✓ Superada

    El endpoint responde

    Respondió en 953 ms (HTTP 200)

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    No hace falta iniciar sesión

  • ✓ Superada

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Leímos 6 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 18606 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 59% de los otros 18606 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 18606 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro modelright?

Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.0) llegó al registro hace 32 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, VMware Storage

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

de formulahendryInicial↓ 66/sem★ 440Actualizado hace 14 meses

Se ejecuta en tu computadora

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

de desktop-commanderEn crecimiento★ 211Actualizado hace 3 días

Se ejecuta en la nube✓ desktopcommander.app

VMware Storage

VMware vSphere storage with 16 MCP tools: datastores, iSCSI, vSAN, FC multipath.

de vmware-skillsMuy nuevo↓ 322/semActualizado hoy

Se ejecuta en tu computadora

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

modelright

Live registry of AI model specs, context windows, and per-1M-token pricing — running at [modelright.dev](https://modelright.dev).

A Next.js + Postgres app that keeps a real, current catalog of LLMs: the OpenRouter catalog is synced hourly, Artificial Analysis enriches models with benchmark and speed data, and every price change lands in an append-only snapshot log that powers the changes feed and price-history charts.

What's in it

  • Catalog — /models searchable/filterable by provider, status, price ceiling, context floor, modality, and free-tier; /providers directory
  • Model detail — specs, pricing, price-history chart, cost calculator, Artificial Analysis benchmark card (/models/[provider]/[slug])
  • Compare — up to 4 models side-by-side with an interactive picker and cheapest-highlighting (/compare); SEO-friendly pair pages at /compare/a-vs-b
  • Task picks — /pick and /pick/{chat,coding,long-context,vision,cheap-bulk} rank models by an explicit rule written on the page
  • Changes feed — /changes lists recent price/status changes and model additions/removals, with an RSS feed
  • Public API — GET /api/v1/models (same filters as the UI), /api/v1/models/{provider}/{slug}, /api/v1/providers, /api/v1/changes; OpenAPI at /openapi.json
  • MCP server — Streamable-HTTP endpoint at /api/mcp (also /.well-known/mcp) with six read tools (search_models, get_model, list_providers, compare_models, get_changes, get_ingest_status)
  • Agent surfaces — /llms.txt, /agents.txt, A2A agent card (/.well-known/agent-card.json), Smithery server card (/.well-known/mcp/server-card.json), server.json MCP-registry listing
  • Analytics — cookieless page-view beacon (daily-rotating salted visitor hash, no raw IPs), edge-middleware AI-crawler tracking (/api/bot-hit), and MCP call logging, all rendered on a token-gated /admin + /admin/analytics
  • Ingest pipeline — POST /api/ingest (Bearer token, zod-validated, idempotent upsert) and POST /api/cron/sync (hourly OpenRouter + AA sync, marks removed models rather than deleting)

Stack

  • Next.js 14 (App Router, edge middleware) + React 18 + TypeScript
  • Drizzle ORM over PostgreSQL (postgres driver) — migrations in drizzle/
  • mcp-handler for the MCP Streamable-HTTP transport
  • Vitest + happy-dom — 200+ tests, ~90% line coverage on src/lib + src/app/api

Setup

npm install

cp .env.example .env # set DATABASE_URL npm run db:migrate npm run db:seed # optional fixture data so pages render pre-ingest npm run dev # http://localhost:3000

Scripts
ScriptPurpose
npm run dev / build / startNext.js lifecycle
npm run typechecktsc --noEmit
npm run testVitest with coverage
npm run db:generate / db:migrate / db:seedDrizzle schema lifecycle + fixtures
Environment

See .env.example. Highlights: DATABASE_URL (required), INGEST_TOKEN + CRON_SECRET (write-path auth), AA_API_KEY (Artificial Analysis enrichment), ADMIN_TOKEN (gates /admin), ANALYTICS_SALT (daily visitor-hash salt — rotate to reset identities).

Built autonomously

This repo is maintained by a LiveGraph improvement loop: queued items in QUEUE.md are picked up, implemented, tested, and merged by agents. PLAN.md holds the product roadmap, docs/loop-reports/ is the per-item delivery log, and GROWTH.md/growth/assets/ hold the distribution plan and media kit (including a walkthrough video). If you're evaluating agent-driven development, the queue history and loop reports are the interesting part.

License

MIT — see LICENSE.

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