Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
LLM API prices and AI agent cost estimates, verified daily. Read-only cost lookup tools.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://agentcosthub.com/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http agent-cost-hub https://agentcosthub.com/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"agent-cost-hub": {
"url": "https://agentcosthub.com/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"agent-cost-hub": {
"type": "http",
"url": "https://agentcosthub.com/mcp"
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://agentcosthub.com/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 6. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.
list_modelsList LLMs tracked by Agent Cost Hub with API list prices per 1M tokens. Optional filter by provider or text.
get_model_priceCurrent API list price of one model (input, output, cached input per 1M tokens) plus example monthly agent costs.
estimate_costEstimate the monthly API cost of an AI agent or chatbot on one model. Easiest: pass model + preset (chatbot, rag, coding_agent, research_agent). Or give input_tokens, output_tokens and calls_per_day (plus optional steps_per_task, cached_percent); explicit numbers override the pre
compare_modelsCompare 2-5 models on price and (optionally) on the monthly cost of one workload.
cheapest_models_forRank models by monthly cost for a workload. Use a preset (chatbot, rag, coding_agent, research_agent) or give token numbers.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde über die Domain agentcosthub.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Antwort in 51 ms (HTTP 200)
Keine Anmeldung nötig
Wir haben 5 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.1) kam vor 5 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
A free, read-only MCP server that lets AI assistants (Claude, Cursor, and other MCP clients) answer: "What will this AI agent cost me per month?"
It uses the same price list and formula as agentcosthub.com. The price list covers 79 models and is checked daily.
https://agentcosthub.com/mcp (Streamable HTTP, no sign-in, no API key)com.agentcosthub/agent-cost-hubClaude (claude.ai: Pro, Max, Team) Settings → Connectors → Add custom connector → paste https://agentcosthub.com/mcp → choose No sign-in.
Claude Desktop (claude_desktop_config.json; Desktop uses stdio, so it bridges with mcp-remote):
{ "mcpServers": { "agentcosthub": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://agentcosthub.com/mcp"] } } }
Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{ "mcpServers": { "agentcosthub": { "url": "https://agentcosthub.com/mcp" } } }
Then ask, for example: *"What's the cheapest model for a coding agent?"* or *"Compare Claude Sonnet 5.5 and GPT-5 for a RAG chatbot."*
| Tool | What it does |
|---|---|
list_models | Models with price per 1M input / output / cached tokens (filter by provider, search, popular) |
get_model_price | One model's prices plus example monthly agent costs |
estimate_cost | Monthly cost for one model, from a preset or your own numbers |
compare_models | 2–5 models side by side for one workload |
cheapest_models_for | Cheapest models for a preset or custom workload |
Presets
| Preset | Tokens in / out per call | Volume | Steps | Cached |
|---|---|---|---|---|
chatbot | 800 / 300 | 1,000 calls/day | 1 | 0% |
rag | 4,000 / 400 | 500 calls/day | 1 | 0% |
coding_agent | 20,000 / 1,500 | 50 tasks/day | 15 | 50% |
research_agent | 8,000 / 1,000 | 100 tasks/day | 10 | 50% |
Formula steps × (in × (1−cached%) × in_price + in × cached% × cached_price + out × out_price) ÷ 1M × calls/day × 30
The estimate uses list prices and leaves out cache-write fees. Every result includes prices_last_verified and a link to the matching agentcosthub.com page.
cheapest_models_for { "preset": "coding_agent" }, top 5:
| Model | Monthly | Per task |
|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5 | $41.63 | $0.028 |
| Llama 4 Maverick | $75.46 | $0.050 |
| DeepSeek V4.1 Flash | $109 | $0.073 |
| GPT-5 Mini | $129 | $0.086 |
| Mistral Large 4 | $244 | $0.163 |
estimate_cost { "model": "anthropic/claude-opus-5.5", "preset": "coding_agent" } → $1,620/month. With "cached_percent": 90 it drops to $936/month.
The trimmed raw response looks like this:
{
"workload": { "input_tokens": 20000, "output_tokens": 1500, "calls_per_day": 50, "steps_per_task": 15, "cached_percent": 50, "preset": "coding_agent" }, "ranking": [ { "model": "anthropic/claude-haiku-5.5", "name": "Claude Haiku 5.5", "monthly_usd": 41.625, "monthly": "$41.63", "per_task_usd": 0.02775, "page": "https://agentcosthub.com/models/anthropic--claude-haiku-5.5/" } ], "prices_last_verified": "2026-11-02", "source": "https://agentcosthub.com" }
Prices change, so these numbers are a snapshot. A live call always returns the current figures.
Try it from a terminal:
curl -s https://agentcosthub.com/mcp -H 'content-type: application/json' \
-H 'accept: application/json, text/event-stream' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"cheapest_models_for","arguments":{"preset":"chatbot"}}}'
Or use the MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli https://agentcosthub.com/mcp --transport http --method tools/list
src/mcp-core.mjs is the JSON-RPC MCP server, written with no SDK. It's a source reference: it imports the price data and formula from the agentcosthub.com site build, which isn't in this repo.dist/mcp-core.js is a self-contained bundle that includes a price snapshot. The hosted endpoint is always the current version.src/worker.mjs and src/wrangler.toml are an optional standalone Cloudflare Worker.server.json is the MCP Registry manifest.MIT licensed. Made by Agent Cost Hub.