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。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

InferCPI

作者:Infer-CPIバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名com.infercpi/api

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

AI inference price index: token prices, cost per capability, open vs closed, hosts, cost per task.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: 文書・表計算・事務作業

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。

インストールの前に

必要なもの

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://infercpi.com/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http api https://infercpi.com/mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "api": {
      "url": "https://infercpi.com/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "api": {
      "type": "http",
      "url": "https://infercpi.com/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://infercpi.com/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

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。

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月7日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • index_latest

    Latest value of every index series (list-price chained/composition/hedonic, usage-weighted paid price, Törnqvist, OpenRouter shares, TPI replica) with dates, the latest editorial note, and the licence/attribution line. Start here.

  • index_series

    Full weekly history of one series as [[unix_ts, value], ...] plus its method string. signal: price_index | weighted_index | or_rankings | implied_margin | self_host | task_cost | hf_downloads | gpu_spot | gpu_neocloud | aws_gpu | speed | hyperscaler_capex | seller_revenue | cloud

  • index_catalogue

    Every series the index publishes: signal/key, point count, first and last date, method string.

  • basket

    Every model priced in this week's list-price index: provider, blended $/1M (0.75 in + 0.25 out), Epoch capability score where matched.

  • events

    Priced events in first-party price lists, newest first: launch, price_cut, price_increase, removed, each with key, provider, old/new blended $/1M and pct. since: ISO date; kind: filter to one kind.

  • speed

    Latest daily speed run, measured by the index: per model and route (openrouter default routing, openrouter_pinned to the first-party host, anthropic and openai direct), median time to first token (ms), visible output tokens per second, host that served it. Same prompt every day.

  • model_price

    Blended list $/1M for one model by any common name ('Claude Opus 5.5', 'anthropic/claude-opus-5.5', 'gpt-5.5'); matches by the index's name normaliser and returns every basket entry that matches.

  • open_vs_closed

    Cheapest blended $/1M at each capability level (Epoch ECI 130/145/160) for closed models, open models at their lab's price and open models at the cheapest third-party host; the open discount; DeepSeek's floor lift (cheapest price without DeepSeek / cheapest overall, at lab and at

  • self_hosting

    What it costs per 1M tokens to leave the APIs: desk boxes (Mac Studio lease, RTX 5090 bought) at full and 25% duty, H100 rented by source (Vast, AWS, RunPod, CoreWeave, Lambda, Nebius) and owned, against the API price of the same open model and of the cheapest closed model at equ

  • cost_per_task

    Monthly measurement: dollars and tokens per completed task for the most-used models (fixed 8-task suite via OpenRouter at default settings, charged cost), reasoning share of output tokens, accuracy, and medians.

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7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン infercpi.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    572ミリ秒で応答(HTTP 200)

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    10件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの2200件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2200件のうち76%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2200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

InferCPI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?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

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–、最新バージョン(1.0.0)がレジストリに届いたのは9 日前です。

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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

代わりの候補

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:★ 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

Excel MCP Server

作者:haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

パソコンで動く★ 4,276MIT7 日前更新
インストール

MCP Server for Excel

作者:sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

パソコンで動く★ 847MIT4 日前更新
インストール

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。

InferCPI API

InferCPI tracks what AI inference costs: list prices, what buyers actually pay, the cost of a fixed level of capability, open vs closed models, third-party hosts, self-hosting, and cost per completed task. Site: https://infercpi.com.

This repo holds the public API docs, examples and the MCP server. The data is free, needs no key, and is licensed CC BY 4.0: cite as *InferCPI, infercpi.com*.

API

Static JSON at https://infercpi.com/v1/. Full reference: https://infercpi.com/api.html.

FileWhat
latest.jsonLast value of every series, plus the weekly editorial note
index.jsonCatalogue of every series: point count, dates, method string, URL
series/ / .jsonFull history: points: [[unix_ts, value], ...] and method
basket.jsonEvery model priced this week: input, output and blended $/1M, context, Epoch ECI, open or closed
events.jsonLaunches, price cuts, increases and removals since Sep 2023
speed.jsonOur daily speed run: time to first token, tokens per second
token_mix.jsonTokens routed through OpenRouter per week, by lab and region
capex.jsonHyperscaler capex, chip and cloud revenue by quarter (SEC filings)
curl -s https://infercpi.com/v1/latest.json | jq '.latest["weighted_index/paid_usd_1m"]'

More in examples/.

MCP server

mcp_server.py gives agents ten read-only tools over the API: index_latest, index_series, index_catalogue, basket, model_price, events, speed, open_vs_closed, self_hosting, cost_per_task.

Hosted, no key: https://infercpi.com/mcp (streamable HTTP).

claude mcp add --transport http infercpi https://infercpi.com/mcp   # Claude Code

Claude.ai and Claude Desktop: Settings → Connectors → Add custom connector, paste the URL.

Or run it yourself:

mkdir -p ~/.local/share/infercpi

curl -so ~/.local/share/infercpi/mcp_server.py https://raw.githubusercontent.com/Infer-CPI/api/main/mcp_server.py pip install mcp # mcp 1.x or 2.x both work claude mcp add infercpi -s user -- python3 ~/.local/share/infercpi/mcp_server.py # Claude Code python3 ~/.local/share/infercpi/mcp_server.py --http # or: streamable HTTP on :8765

Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{ "mcpServers": { "infercpi": { "command": "python3", "args": ["/home/YOU/.local/share/infercpi/mcp_server.py"] } } }

It reads https://infercpi.com by default; set INFERCPI_BASE to point elsewhere.

Method and sources

How every series is built: https://infercpi.com/methodology.html. Inputs: LiteLLM and pydantic/genai-prices (MIT), Epoch AI Capabilities Index (CC BY 4.0), OpenRouter rankings (CC BY 4.0), SEC filings (public domain). Speed and cost per task are our own measurements.

Licence

Code in this repo: MIT. Index data: CC BY 4.0. Questions, corrections or a series you need: open an issue.

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