Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Modelpulse

von CloudCorpRecordsVersion 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.CloudCorpRecords/modelpulse

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

AI model releases, price changes, comparisons and cost estimates in one normalised feed.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

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

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).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

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": {
    "modelpulse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/modelpulse",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add modelpulse -- npx -y @reneturcios/modelpulse mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "modelpulse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/modelpulse",
        "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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "modelpulse": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/modelpulse",
        "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.

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.

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto CloudCorpRecords 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 32380 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 94 % der anderen 32380 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32380 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 Modelpulse 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?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

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 (0.1.0) kam vorgestern in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dechonet MCP

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
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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
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Dechonet MCP

von node-man

30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.

Computer oder CloudAktualisiert heute
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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.

modelpulse

modelpulse is a thin local bridge to AI Wave's hosted MCP server, a single normalised feed over the AI model landscape: vendor release notes, the Hugging Face and OpenRouter catalogues, GitHub and the LiteLLM price map, deduplicated per model. It tracks what changed, what things cost, and what to switch to when a model goes away.

The bridge keeps no catalogue and computes nothing. It serves the upstream server's tool list locally — exactly as captured from the live endpoint — and forwards each tool call upstream, returning the result untouched.

Tools

  • list_model_changes — the change feed: new releases, price changes, API changes and deprecations, each entry marked official or pending review. Optional: since (unix seconds; poll by feeding the returned latest back in), type (new_model, price_change, api_change, open_source_surge, deprecation), model (vendor slug, e.g. claude), and limit (1-100, default 20).
  • get_model — pricing, context length and catalogue status for one model (id, required: an OpenRouter id such as anthropic/claude-opus-5, or a Hugging Face repo id).
  • get_price_history — when one model's price changed and to what (id, required). History starts when AI Wave began recording, not when the model launched.
  • search_models — shortlist models by budget, context and capability, with benchmark scores next to prices. Optional: vendor, maxInputPrice (USD per 1M input tokens), minContext, minIntelligence, sortBy (a subject such as coding or math, or buzz for popularity), outputs, mode, accepts, and limit (1-50, default 10).
  • compare_models — two to six models side by side (ids, required): price, context, per-subject scores (untested subjects are marked, not zeroed), and the monthly cost at a volume (monthlyMillionTokens, default 10).
  • estimate_cost — one model's monthly bill in USD and KRW (id, required), from monthlyMillionTokens (default 10) and an inputShare split (0-1, default 0.75 input / 0.25 output).
  • get_today — today in one call: the top 5 models, climbers, pricing changes from the last 24h, and new listings from the last 7 days. No arguments.
  • find_replacement — what to switch to when a model is gone (id, required), ranked by closeness in measured performance, with score, price and context deltas. Candidates with less than half the original's context window are excluded.

Configuration

  • AIWAVE_MCP_URL (optional) — override the upstream endpoint. Defaults to https://aiwave.elopstudio.com/api/mcp. (The override hook is this rebuild's own labelled reconstruction.)
  • AIWAVE_API_KEY (optional) — when set, every upstream request carries Authorization: Bearer . When it is unset, no auth header is sent; the capture this rebuild is based on was taken keyless. (This forwarding is this rebuild's own labelled reconstruction.)
Forwarding mechanics

On the first tool call the client opens a streamable HTTP session with the upstream: a JSON-RPC initialize request (protocolVersion 2025-03-26, clientInfo name modelpulse), then a notifications/initialized notification, then the tools/call request carrying the caller's arguments unchanged. When the upstream answers initialize with an Mcp-Session-Id header, that value rides on every later request of the session, which is reused for the life of the process. Replies may arrive as plain JSON or as server-sent events; both are read.

Successful upstream results pass through verbatim, including any isError flag the upstream sets. Failures — a JSON-RPC error, a non-2xx status, an unreadable response, or a request that cannot be completed — come back as an isError result whose text starts with modelpulse error: (this rendering is this rebuild's own labelled reconstruction).

CLI

Each tool is also a subcommand taking one JSON argument string (omit it for tools that take none):

npx @reneturcios/modelpulse get_today

npx @reneturcios/modelpulse get_model '{"id":"anthropic/claude-opus-5"}' npx @reneturcios/modelpulse compare_models '{"ids":["anthropic/claude-opus-5","openai/gpt-5.2"]}' npx @reneturcios/modelpulse --version

Exit codes: 0 on success, 1 on an isError result, 2 on a usage error.

MCP server

npx -y @reneturcios/modelpulse mcp

MCP client config:

{

"mcpServers": { "modelpulse": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/modelpulse", "mcp"] } } }

Docker

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/modelpulse

docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/modelpulse --version

The container's default command is mcp, so the first form is a stdio MCP server; any other arguments reach the CLI normally.

Development

npm install

npm run build npm test npm run dev

The test suite runs entirely against a stubbed JSON-RPC upstream — no live network calls.

License

MIT — see LICENSE.

PopNx fragen