ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

UberLLM

โดย PSA-Team-sourceรุ่น 1.0.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrydev.uberllm/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

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

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • 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.

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน uberllm.dev แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 315 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 9 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2768 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 79% ของอีก 2768 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2768 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

UberLLM ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 9 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Figma Context MCP

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

โดย GLipsใช้กันมาก↓ 161.2K/สัปดาห์★ 16.2Kอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Claude Real Video

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

โดย HUANGCHIHHUNGLeoใช้กันมาก↓ 1.1K/สัปดาห์★ 2.3Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Figma MCP Server

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

โดย figmaกำลังโต★ 2.2Kอัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ mcp.figma.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ถาม PopNx