原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Modelmeter

作者:modelmeters版本 1.0.0i★ 1i在云端运行
注册名称xyz.modelmeter/modelmeter

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

The changelog of record for the AI stack: sunset checks, deprecations, pricing, and model events.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址,然后点击 Add
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://modelmeter.xyz/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http modelmeter https://modelmeter.xyz/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "modelmeter": {
      "url": "https://modelmeter.xyz/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "modelmeter": {
      "type": "http",
      "url": "https://modelmeter.xyz/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
  3. 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://modelmeter.xyz/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月10日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过域名 modelmeter.xyz 验证(注册中心会核实域名所有权)

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于3个月前

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    端点有响应

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    使用 OAuth 登录

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表

与“其他”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 19085 个服务器的 82%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 19085 个服务器的 13% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 19085 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Modelmeter 安全吗?

它在 2 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于3个月前,最新版本(1.0.0)于4个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:World Monitor, Claude Flow, Tldraw

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

作者:koala73广泛使用★ 9万5天前更新

在云端运行✓ worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

作者:ruvnet广泛使用↓ 1.4万/周★ 8.1万14个月前更新

在你的电脑上运行

Tldraw

Draw and visually collaborate with your agents on tldraw's canvas.

作者:tldraw广泛使用★ 5.1万8个月前更新

在云端运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

Modelmeter

The changelog of record for the AI stack. Live at modelmeter.xyz.

What this is

A machine-readable, source-verified record of everything that changes in the model layer: deprecations with sunset dates and migration targets, silent model swaps behind stable IDs, price changes, releases — plus three years of pricing history and cost tooling. Every event carries its sources with verbatim quotes (most with archive snapshots), a verification status (unverified → human-reviewed verified), and corrections are never silent — a correction event points at what it supersedes.

Built primarily for AI agents to call programmatically, secondarily for humans through a dashboard. Reach it three ways: plain GET URLs returning JSON, a remote [MCP server](#mcp-server) any tool-calling agent can connect to, and a visual dashboard built on the same endpoints. The wedge: clean URLs, stable JSON contracts, an OpenAPI spec, and an llms.txt discoverability file. Most sites in this space are JS-heavy SPAs that agents can't use; Modelmeter is built the other way around.

Endpoints

  • GET /estimate?model=X&input=N&output=M — token cost for a hypothetical call, including upstream-markup comparison for reseller models
  • GET /models — current model catalog, with filters
  • GET /model?id=X — unified card for one model: normalized pricing, capabilities (context window, vision, reasoning, tags), availability, reseller markup, and a price-history summary (launch vs. current price, % change, all-time low/high)
  • GET /check?models=gpt-4o,claude-sonnet-4-6 — is my stack okay? Verdict per model: scheduled retirements with days-remaining and migration targets, past retirements, breaking changes, or a clean bill
  • GET /deprecations — per-model retirement rows: which model dies when, with runway and migration target
  • GET /feed.xml / GET /feed.json — RSS 2.0 / JSON Feed 1.1 of breaking and action-required events
  • GET /events — the changelog of record: deprecations, price changes, launches and surrounding market events, each with severity (breaking | action_required | informational), announced_at/effective_at dates, sources with quotes, and verification status. Filters: provider, type, model, severity, since, until, status
  • GET /history — historical pricing time-series per model, with filters
  • GET /pricing.json — raw pricing snapshot
  • GET /events.json — raw events snapshot
  • GET /history.json — raw historical time-series

See public/openapi.yaml for the full spec.

GitHub Action

Fail CI when a model your repo depends on is deprecated, sunsetting, or already retired:

- uses: modelmeters/modelmeter/actions/check@main

with:

models: "gpt-4o, claude-sonnet-4-6" # optional — otherwise the repo is scanned for known model ids

fail-on: breaking # breaking (default) | retired | none

warn-days: "120" # sunsets within N days fail; beyond N warn

The action scans your repo for known model ids (catalog + every model named in a deprecation event, dashed and dotted spellings), calls /check, annotates the exact file:line of each affected model, writes a job-summary table with migration targets, and exits nonzero per your fail-on policy.

MCP server

Modelmeter is also a remote MCP server, so any tool-calling agent (Claude, Hermes, …) can call it natively over the Streamable HTTP transport — no auth, no install:

https://modelmeter.xyz/mcp

Tools: check_model_dependencies, list_deprecations, estimate_cost, get_model, list_models, get_price_history, list_events. Start with list_models to discover ids, then get_model or estimate_cost. The MCP tools return the same data as the REST endpoints above — use whichever your runtime prefers.

Datasets

  • pricing/ — current and historical model pricing across providers
  • events/ — the events record (schema 2.0.0): deprecations, price changes, releases, and market events with primary-source citations, verbatim quotes, and verification status

Each entry carries a last_verified date. Daily snapshots in pricing/snapshots/ accumulate the historical record. Wrong pricing is the existential risk — the schema requires explicit human verification before an entry is served.

Contributing

Found a price change? Open a PR updating pricing/current.json with the new value, an updated last_verified date, and the source URL.

Spotted a meaningful AI market event? Add an entry to events/current.json with primary-source citations and verified: true.

Automation opens issues when provider pricing pages change. Pick one up if you want to help.

License

MIT — see LICENSE.

问 PopNx