GreenPick

Name: GreenPick
Author: bithug01

von bithug01Version 0.6.2i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.bithug01/greenpick

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Greener, cheaper cloud infra decisions — carbon + cost + latency tradeoffs, in-editor.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Sonstiges
Das musst du eintragen: EIA_API_KEY, ENTSOE_TOKEN, ELECTRICITYMAPS_TOKEN

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: GREENPICK_CARBON_SOURCE, EIA_API_KEY, ENTSOE_TOKEN, ELECTRICITYMAPS_TOKEN, GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS, GREENPICK_LOG_LEVEL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "greenpick": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "greenpick"
      ],
      "env": {
        "GREENPICK_CARBON_SOURCE": "your-value",
        "EIA_API_KEY": "your-value",
        "ENTSOE_TOKEN": "your-value",
        "ELECTRICITYMAPS_TOKEN": "your-value",
        "GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS": "your-value",
        "GREENPICK_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add greenpick --env GREENPICK_CARBON_SOURCE=your-value --env EIA_API_KEY=your-value --env ENTSOE_TOKEN=your-value --env ELECTRICITYMAPS_TOKEN=your-value --env GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS=your-value --env GREENPICK_LOG_LEVEL=your-value -- uvx greenpick

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "greenpick": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "greenpick"
      ],
      "env": {
        "GREENPICK_CARBON_SOURCE": "your-value",
        "EIA_API_KEY": "your-value",
        "ENTSOE_TOKEN": "your-value",
        "ELECTRICITYMAPS_TOKEN": "your-value",
        "GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS": "your-value",
        "GREENPICK_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "greenpick": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "greenpick"
      ],
      "env": {
        "GREENPICK_CARBON_SOURCE": "your-value",
        "EIA_API_KEY": "your-value",
        "ENTSOE_TOKEN": "your-value",
        "ELECTRICITYMAPS_TOKEN": "your-value",
        "GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS": "your-value",
        "GREENPICK_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

GREENPICK_CARBON_SOURCE env
Carbon data source: 'auto' (US->EIA, EU->ENTSO-E, Canada->Hydro-Québec/IESO live), 'mock' (offline: typical monthly values from a year of real data), 'eia', 'entsoe', or 'electricitymaps'. Defaults t…
EIA_API_KEY geheim env
Free US EIA-930 grid data API key (optional; enables live US carbon).
ENTSOE_TOKEN geheim env
Free EU ENTSO-E grid data token (optional; enables live EU carbon + day-ahead forecast).
ELECTRICITYMAPS_TOKEN geheim env
Electricity Maps API token (optional; used when GREENPICK_CARBON_SOURCE=electricitymaps).
GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS env
Cache lifetime for fetched grid data, in seconds.
GREENPICK_LOG_LEVEL env
Logging level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR).

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto bithug01 bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32568 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 96 % der anderen 32568 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32568 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist GreenPick sicher?

Er hat 1 von 1 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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: EIA_API_KEY, ENTSOE_TOKEN, ELECTRICITYMAPS_TOKEN

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.6.2) kam gestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FlyDocs

Alternativen

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern

Installieren

FlyDocs

von flydocs.ai

Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

GreenPick

Write greener, cheaper cloud infrastructure — before you deploy.

A design-time sustainability co-pilot that runs as an MCP server inside your vibe-coding environment (Cursor / Claude Code / Kiro). Ask it where to deploy, when to run a job, or how to right-size — and it answers with an honest carbon + cost + latency tradeoff, in-editor, in seconds. (It responds when you ask; auto-nudging on infra-code changes is on the roadmap.)

Status: working — 19 tools. Live carbon for US (EIA-930), EU (ENTSO-E) and Canada (Hydro-Québec,

IESO — no key needed), cross-cloud cost

parity (Vantage-refreshed), per-axis R/Y/G ratings, carbon-aware scheduling + day-ahead forecast,

GPU-training and LLM-inference carbon, right-sizing, serving-pattern and data-locality/residency

checks — all shipped. Offline or without API keys, falls back to clearly-labelled *typical* values:

this month's average for each grid, from a year of real data.

*The same 40-GPU-hour training run emits ~0.6 kg CO₂ in Stockholm vs ~17.5 kg in Sydney — a ~28× difference from region choice alone (typical October grids; Sydney on Ember's 2025 national figure, a lower bound for its coal-heavier state grid). Ask GreenPick and it surfaces that (with the cost and latency tradeoff) while you're still in the editor, before you commit.*

▶ [See the 5-minute demo](docs/demo.md) — three scenarios with real tool output (training placement, the egress backfire, the forecast).

Features

🧮 **Right-sizing that cuts cost *and* carbon together** — the FinOps win with a carbon twin. The money saved is the reason to run it; the carbon comes free.
⏱ Carbon-aware scheduling — run deferrable jobs (ETL, batch, training) when the grid is cleanest, now or day-ahead. A decision you make for *every* recurring job.
⚡ GPU training & LLM inference carbon — estimate a run's footprint and the greener *where* + *when*; the size/placement choices that actually move the number.
🌍 Greener region picks — ranked by carbon, with the cost + latency tradeoff shown, not hidden.
🛡 Backfire guards — flags when a greener move loses to egress, or crosses a data-residency line.
🔌 Live US + EU grid data, with a realistic fallback built from a year of real data — no API keys required to start.

Why this exists
What it is / is NOT · How it differs
Scope
MCP tools
Data sources
Honest limitations
Quick start
FAQ
Contributing
License

Why this exists

The same web service emits very different CO₂ depending on which region it runs in, because electricity grids differ in carbon intensity. Existing tools either rank regions in the abstract, or measure carbon *after* you deploy. GreenPick does it at the moment you choose, and tells you what the greener choice *costs you* in latency and dollars — so you can accept or reject it with eyes open.

What it is / is NOT

IS: directional "greener choice" guidance for a developer picking a cloud region while building. Guidance, with tradeoffs stated.
IS NOT: audited carbon accounting, ESG/Scope-2 reporting, or a real-time scheduler. GreenPick does not claim GHG-Protocol or ISO compliance — that's what the paid data vendors (Electricity Maps, WattTime) provide. GreenPick is for *decisions*, not *disclosures*.

How it differs from what's out there

Measurement tools (Cloud Carbon Footprint, CodeCarbon, Kepler) report what you *already* emitted, *after* you deploy. GreenPick advises *before* — at the choice.
Cloud providers' own tools (AWS CCFT, Azure, Google's "Low CO₂" region labels) cover *one* cloud and show carbon alone. GreenPick is cross-cloud and weighs carbon against cost and latency so you see the tradeoff, not just a green badge.
CI/CD carbon tools act at merge time on a pipeline job. GreenPick works earlier, in the editor, across more decisions (scheduling, right-sizing, training/inference, egress & residency).
Grid-data SDKs (Electricity Maps, WattTime, GSF Carbon Aware SDK) are building blocks; GreenPick is the decision layer on top of that kind of data.

The combination — cross-cloud, carbon + cost + latency, at design time, in the editor, with backfire guards — is the part nothing else puts together.

Scope

Providers: AWS, GCP, Azure — 25 regions across the US, Europe, Canada, Asia and Australia.
Workloads: long-running web/API services, GPU training runs, and deferrable jobs (ETL / batch / backups) — placement and timing for each.
Carbon = grid carbon intensity by region (directional, point-in-time; live US + EU), plus a day-ahead forecast (EU) for forward-looking scheduling.
Cost = compute + egress ballpark (deterministic static table, apples-to-apples across clouds; never LLM-invented).
Latency = geographic estimate to a stated user location.
Efficiency levers: greener instance family (perf-per-watt), right-sizing (cost + carbon together), and a carbon-metric scaffold to track your app over time.
Guardrails: data-locality / egress backfire checks and cross-jurisdiction residency flags.
Free data only. No flow-traced consumption accounting; carbon forecast is relative, not absolute.

Roadmap: data-format/engine efficiency advice, sub-national grid zones, CI/CD integration. See docs/user-questions-backlog.md.

MCP tools

19 tools, grouped by what you're trying to do.

Pick a region

Tool	What it does
`compare_regions_tri_axis`	Rank candidate regions by carbon with cost + latency tradeoffs; recommend a pick, each axis rated R/Y/G. Pass `regions` to rank only the ones you'd actually consider.
`greener_alternative_to`	"You picked X — the greenest region within +N ms latency is Y (−Z% carbon, Δcost)." The core nudge.
`region_carbon_now`	Current gCO₂/kWh for a region, with source + timestamp + freshness — and, when live, whether that's cleaner, dirtier or about usual for that hour this month.

Time a job (scheduling)

Tool	What it does
`cleanest_hours_to_run`	Cleanest recent hours to time a deferrable job (ETL, backups, training), + % reduction. Pass `window_hours` for a job of known duration → cleanest contiguous window to start at.
`cleanest_time_of_day`	For a recurring job (nightly batch): the region's cleanest time of day, averaged across recent days. A daily pattern, not a 7-day weekly one.
`greenest_regions_on_average`	Which regions are cleanest on a typical day in a given month (or the whole year), ranked from last year's real data. Offline, no keys; a planning view, not today's grid.
`carbon_forecast`	Forward-looking: which upcoming hours will be cleanest, from the EU day-ahead wind+solar forecast (ENTSO-E). Relative ranking; US/uncovered zones degrade to the recent historical pattern.

Estimate a workload's carbon

Tool	What it does
`estimate_workload_carbon`	Rough kgCO₂/month for a workload in a region (an estimate, not a measurement).
`estimate_training_carbon`	Carbon of a GPU training run (TDP-based energy × live grid), with greener where (region ranking) + when (cleanest hours) — the two levers that compound for portable, deferrable training.
`estimate_inference_carbon`	Energy + CO₂ of an LLM inference workload, by model size class × output tokens × requests (× live grid). A low–high band; smaller size class is the big lever. Self-hosted-friendly; not a named-model leaderboard.

Efficiency & guardrails

Tool	What it does
`greener_instance_family`	A greener same-size family in the same region via perf-per-watt (newer generation / ARM Graviton-class does the same work on less energy).
`rightsizing_check`	Right-sizing (the #1 FinOps win) with a carbon twin: if you're over-provisioned, a smaller size cuts both cost and carbon → the right-sized target with monthly $ and kg CO₂ saving.
`offhours_check`	For dev/test/staging that doesn't need to run 24/7: the monthly $ and kg CO2 saved by running it only N hours a week. Compute only, directional.
`data_locality_egress_check`	Warn when running compute away from where your data lives backfires: directional egress $ + coarse transfer carbon, and whether a greener-region move is still a net win.
`migration_payoff`	Does moving the data to the compute's region pay off? Payback in months, one-off vs monthly egress and transfer carbon, net over 12 months. Egress only.
`region_move_justification`	A short paste-ready paragraph for a pull request or decision record, with the carbon, cost, latency and egress numbers and their quality labels. Says so if the move is not an improvement.
`serving_pattern_advice`	For a user-facing platform: serve from one region or several? Traffic-weighted latency + carbon, with the multi-region data-sync egress and cross-jurisdiction residency catches.

Instrument & understand

Tool	What it does
`carbon_metric_scaffold`	Emits paste-in instrumentation (Python) so your app reports its own estimated carbon over time — observable proxies × GreenPick's power model × live grid. Self-tracking, directional; not a runtime meter.
`explain_methodology_and_limits`	The assumptions and what GreenPick explicitly does not claim.

Data sources (free; swappable behind one interface)

EIA-930 (US balancing authorities) and ENTSO-E (EU zones) — live grid carbon, auto-routed by region. Both also drive cleanest_hours_to_run from recent hourly history.
Hydro-Québec (Montreal / Québec City regions) and IESO (Toronto regions) — live hourly generation by source, public, no key needed. Hydro-Québec figures arrive 1.5–6 h late, so the latest complete hour is used and its timestamp shown.
Typical — the offline default and fallback: for each region, this calendar month's average intensity and average hour-of-day profile (UTC), computed from 12 months of real hourly EIA-930 / ENTSO-E data (data/typical.json, refreshed by scripts/refresh_typical.py). Labelled quality: "typical" — a realistic norm, never presented as a current reading.
Annual — for Singapore, Tokyo, Mumbai/Pune and Sydney, where no free hourly data exists: the country's yearly lifecycle grid intensity from Ember (via Our World in Data, CC BY 4.0), with source and year (data/annual.json). Labelled quality: "annual_average"; fine for comparing regions, but carries no timing signal.
**Mock

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

GreenPick

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

FlyDocs

README vom Entwickler

Features

Contents

Why this exists

What it is / is NOT

How it differs from what's out there

Scope

MCP tools

Pick a region

Time a job (scheduling)

Estimate a workload's carbon

Efficiency & guardrails

Instrument & understand

Data sources (free; swappable behind one interface)