프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

UberLLM

제작자: PSA-Team-source버전 1.0.0i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름dev.uberllm/mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Make images and videos, price requests, list AI models and read your balance, from one API key.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 디자인, 이미지 및 오디오
  • 입력해야 할 값: Authorization

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http uberllm https://api.uberllm.dev/mcp --header 'Authorization: Bearer {api_key}'

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "uberllm": {
      "url": "https://api.uberllm.dev/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {api_key}"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "uberllm": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.uberllm.dev/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {api_key}"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • Authorization 필수 HTTP header
    Your UberLLM API key, sent as a Bearer token. Create one at https://uberllm.dev/dashboard/keys

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

도구 이름과 설명은 서버가 2026년 11월 7일에 알려 준 그대로예요. 우리가 아니라 제작자가 쓴 글이고, 일반 텍스트로만 보여 드려요.

  • balance

    Your balance in US dollars: what you can spend now and what is held for requests and jobs still running.

  • edit_image

    Change a picture you give (image_url or input_images, as https:// links or data: URIs) following a prompt, with an editing model. Spends from your balance.

  • generate_image

    Make pictures from a prompt. Spends from your balance; the answer carries the links and what it cost (usage.cost_usd).

  • get_job

    The status of a video or music job, its progress and, once it succeeded, the links to its files and what it cost.

  • get_model

    One model: its price, what it makes and, for an image, video, music or speech model, a JSON Schema of the options a request takes (parameters).

  • list_models

    Models you can call right now, with their price. Filter by type (chat, image, video, music, speech, transcription) and by words in the id or name.

  • quote

    Check an image, video, music or text-to-speech request against the model and price it, without making anything or spending. Returns the listed price (cost_usd: it is never billed more) and what is held while it runs (max_cost_usd).

  • start_video

    Start making a video. Returns a job; call wait_job with its id until it is done. Spends from your balance when the video is made; a failed job costs nothing.

  • wait_job

    Wait until a video or music job ends, for at most timeout_seconds (50 at most). Returns the job; if done is false, call wait_job again.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 도메인 uberllm.dev 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    315ms 만에 응답(HTTP 200)

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    로그인 필요 없음

  • ✓ 통과

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    도구 설명 9개를 읽었고, AI에게 보내는 숨겨진 지시는 없었어요

디자인, 이미지 및 오디오 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 2788개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 2788개 중 78%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 2788개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

UberLLM, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: Authorization

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 9일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Figma Context MCP

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

제작자: GLips널리 사용됨↓ 16.1만/주★ 1.6만5개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Claude Real Video

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

제작자: HUANGCHIHHUNGLeo널리 사용됨↓ 1.1천/주★ 2.3천2개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Figma MCP Server

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

제작자: figma성장 중★ 2.2천13개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.figma.com

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

UberLLM

UberLLM is an API marketplace for AI models: chat, image, video, music and speech. You call one OpenAI- and Anthropic-compatible API with one key. Each request is served by a third-party inference provider for that model, and costs what that provider charged for it.

  • No UberLLM fee on requests. Adding credit by card costs 5.5% + $0.50.
  • Prepaid. Accounts start at $0; a request that fails is not billed.
  • Base URL: https://api.uberllm.dev/v1 (OpenAI) or https://api.uberllm.dev (Anthropic).
  • Models and live prices: https://uberllm.dev/models
  • Docs: https://uberllm.dev/docs

This repository holds the public tooling: plugins for Claude Code and Codex, a Gemini CLI extension, the uberllm agent skill, the Claude Code installer with its checksums, and copy-paste setup for SDKs and MCP clients.

Get a key

Sign in at https://uberllm.dev with your email (a code is sent, no password), add credit, and create a key in Dashboard → Keys. Keys start with ull_.

Install in your coding agent

This repository is a Claude Code plugin, a Codex plugin, a Gemini CLI extension and an Agent Skill. Each one adds UberLLM's hosted MCP server (https://api.uberllm.dev/mcp, Streamable HTTP) and/or the uberllm skill, which knows how to set UberLLM up, pick a model and make images and videos. Nothing to build or run locally: the server is hosted, and it authenticates with your key as Authorization: Bearer ull_....

MCP tools: list_models, get_model, quote, generate_image, edit_image, start_video, get_job, wait_job, balance. A tool call is billed exactly like the same API request. Full reference: https://uberllm.dev/docs/mcp

Claude Code plugin (MCP server + skill). Inside Claude Code:

/plugin marketplace add PSA-Team-source/uberllm

/plugin install uberllm@uberllm

Claude Code asks for your API key when the plugin is enabled and keeps it in your system's credential store. Set or change it later with claude plugin configure uberllm.

Codex plugin (MCP server + skill):

codex plugin marketplace add PSA-Team-source/uberllm

codex plugin add uberllm@uberllm export UBERLLM_API_KEY=ull_... # the MCP server reads the key from here

Gemini CLI extension (MCP server + skill):

gemini extensions install https://github.com/PSA-Team-source/uberllm

Gemini CLI asks for your API key on install and keeps it in your system keychain (change it with gemini extensions config uberllm). If you skip it, export UBERLLM_API_KEY=ull_... before starting gemini works too.

Skill only (Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode and other agents that read Agent Skills), via skills.sh:

npx skills add PSA-Team-source/uberllm

MCP server only, Claude Code:

claude mcp add --transport http uberllm https://api.uberllm.dev/mcp --header "Authorization: Bearer ull_..."

Cursor (~/.cursor/mcp.json) and other clients that take a URL:

{

"mcpServers": { "uberllm": { "url": "https://api.uberllm.dev/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ull_..." } } } }

VS Code (.vscode/mcp.json; VS Code asks for the key once and stores it):

{

"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "uberllm-key", "description": "UberLLM API key (ull_...)", "password": true } ], "servers": { "uberllm": { "type": "http", "url": "https://api.uberllm.dev/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:uberllm-key}" } } } }

Claude Desktop (Settings → Developer → Edit Config), through mcp-remote:

{

"mcpServers": { "uberllm": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.uberllm.dev/mcp", "--header", "Authorization:${UBERLLM_AUTH}"], "env": { "UBERLLM_AUTH": "Bearer ull_..." } } } }

The server is listed in the official MCP Registry as dev.uberllm/mcp (server.json).

OpenAI SDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uberllm.dev/v1", api_key="ull_...") r = client.chat.completions.create( model="deepseek/deepseek-v4-flash", messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}], ) print(r.choices[0].message.content)

Anthropic SDK

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(base_url="https://api.uberllm.dev", api_key="ull_...") m = client.messages.create( model="anthropic/claude-haiku-4.5", max_tokens=100, messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}], ) print(m.content[0].text)

Any chat model in the catalog works on both APIs. Model ids are the ids on https://uberllm.dev/models.

Vercel AI SDK

import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible";

import { generateText } from "ai";

const uberllm = createOpenAICompatible({ name: "uberllm", apiKey: process.env.UBERLLM_API_KEY, baseURL: "https://api.uberllm.dev/v1", includeUsage: true, });

const { text } = await generateText({ model: uberllm("deepseek/deepseek-v4-flash"), prompt: "Say hello in five words.", });

Streaming, tool calls and images: https://uberllm.dev/docs/ai-sdk

Claude Code

By hand (3 steps)
  1. Create a key in Dashboard → Keys.
  2. Save it to a file only you can read:
   mkdir -p ~/.uberllm && chmod 700 ~/.uberllm

printf '%s\n' 'ull_your_key' > ~/.uberllm/key && chmod 600 ~/.uberllm/key

  1. Add this to ~/.claude/settings.json (every project) or /.claude/settings.local.json (one project):
   {

"apiKeyHelper": "cat ~/.uberllm/key", "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.uberllm.dev", "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY": "1" } }

With the installer

install/claude-code.sh (macOS, Linux) and install/claude-code.ps1 (Windows) are byte-for-byte the files served at https://uberllm.dev/install/. They sign you in through the browser, save the key to a mode-600 file, merge ANTHROPIC_BASE_URL and an apiKeyHelper into your Claude Code settings (backing the file up first), and make one test request. --uninstall reverts it.

Read it, check it, then run it:

curl -fsSL https://uberllm.dev/install/claude-code.sh -o claude-code.sh

shasum -a 256 claude-code.sh # compare with install/SHA256SUMS less claude-code.sh sh claude-code.sh # add --project for this project only

FileSHA-256
claude-code.shf5aa1c4610992d8f4ecc1b1cd777bc731c5fad9da6a38cac46989834b194d66c
claude-code.ps160d631b48e60a2e3f17e5eee19136d47a255f143627986e86b6ceb379858a3b9

If the file you downloaded does not match the sum above, do not run it, and tell us at support@uberllm.dev.

Details: https://uberllm.dev/docs/claude-code

Support

support@uberllm.dev · Privacy · Terms

License

MIT

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