Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local, payload-free AI cost visibility for agents. Query spend by model, route, or tagged work.
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.
INFERRAIL_RECEIPTS_PATHDu brauchst
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": {
"inferrail": {
"command": "uvx",
"args": [
"inferrail",
"mcp"
],
"env": {
"INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add inferrail --env INFERRAIL_RECEIPTS_PATH=your-value -- uvx inferrail mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"inferrail": {
"command": "uvx",
"args": [
"inferrail",
"mcp"
],
"env": {
"INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"inferrail": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"inferrail",
"mcp"
],
"env": {
"INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "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.
INFERRAIL_RECEIPTS_PATH envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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 mit dem GitHub-Konto domondi1 bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.18) kam vor 5 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Signoff
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Five gates that make an agent's 'done' provable: run them, read the verdict, audit the record.
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.
Inferrail
Spending limits, receipts and paid execution for AI agents.
Give each AI job a dollar budget that's enforced before the provider is called, and a cost receipt that never stores what the model said.
Quickstart · For agents · How it works · Docs · tryinferrail.com
A real run of the gateway and dashboard with a local stand-in model: one job with a $0.04 limit, four calls answered, two refused with HTTP 402 before reaching the model. How it was recorded
Developer preview: interfaces may change before 1.0.
| Capability | What it does | Where | Status |
|---|---|---|---|
| Gateway | OpenAI- and Anthropic-compatible proxy you run yourself. A dollar budget per job, shared by parallel calls; a call that would exceed it gets HTTP 402 before the provider. | pip install inferrail | Available |
| Cost receipts | One record per call: tokens, price, cost, status, your tags. Never prompts or responses. Totals by job, customer or any tag. | local SQLite or JSONL | Available |
| MCP server | Read-only get_spend and get_health tools over your local receipts. | inferrail mcp | Preview |
| Inferrail Hosted | The same per-run budgets run for you, shared across agents and machines. 250 runs a month free, then USDC credits over x402. Bring your own provider key. | hosted guide | Preview |
| Web Read | One public web page as clean markdown with a receipt, paid per call by the agent over x402 or MPP. | below | Preview |
| Agent purchases under a job budget | One budget covering model calls and x402 purchases; a purchase that doesn't fit is refused before it's signed. Local proof, no mainnet. | example | Experimental |
Also experimental: AP invoice-exception recovery, a hosted trial gateway, and Work Economics / Economic Authority (example; Base Sepolia testnet only).
Requires Python 3.11+.
Try it offline. No API key, no network calls, no provider charges:
pip install inferrail
inferrail demo inferrail report --by customer --receipts ./inferrail-demo-receipts.jsonl
The demo sends scripted requests through the real engine to a fake provider with made-up prices labelled DEMO, and prints what they cost by customer.
Give one run a budget, inside your Python app. No config file, no second process:
import inferrail
from openai import OpenAI
base_url = inferrail.start() # the gateway, on a background thread in this process client = OpenAI(base_url=base_url, api_key="unused") # your key stays in OPENAI_API_KEY client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", # any model your account can use; inferrail models lists priced ones max_tokens=200, messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this contract."}], extra_headers={ "X-Inferrail-Attribute-Work-Id": "contract-review-42", # the run "X-Inferrail-Budget-Usd": "0.50", # its dollar ceiling }, )
Every call with the same work id shares that budget, including parallel calls; one that would push the run past it gets HTTP 402 before it reaches OpenAI. inferrail work contract-review-42 shows what the run cost.
More: run it as a shared gateway with the local dashboard, framework snippets (LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, Haystack, LlamaIndex, Microsoft Agent Framework), and other clients, including the Anthropic SDK.
Start at [tryinferrail.com/llms.txt](https://tryinferrail.com/llms.txt): what's live, with links to each service's guide and the OpenAPI contract.
Web Read sells one public web page as clean markdown, with its word count, a SHA-256 of the content and a receipt. $0.002 per delivered page, paid over x402 (USDC on Base) or MPP (Tempo); no account or API key. The payment is checked first and settled only after the page is delivered, so refusals (robots.txt, non-public addresses, non-text, over 2 MB, target-site errors) are never charged. Retrying the same url and request_id from the same wallet within 10 minutes returns the page already paid for.
curl -i -X POST https://inferrail-cost-gateway.onrender.com/read/v1/page \
-H 'content-type: application/json' -d '{"url": "https://example.com/"}'
Guides: Web Read · Hosted · service source.
MCP. Ask your agent what a job cost, from your local receipts:
claude mcp add inferrail \
-e INFERRAIL_RECEIPTS_PATH=/absolute/path/to/inferrail-receipts.jsonl \ -- uvx --with "mcp>=2.0" inferrail mcp
Two read-only tools, get_spend (known cost and tokens by provider, model, route or any tag such as work_id) and get_health. They don't run inference, write files or pay for anything. Other clients: docs/integrations.md.
The gateway routes each request by model to a configured provider, checks any budget in scope, forwards the call, and writes one receipt per request, including requests a budget refused. A cost is recorded only when the provider reports usage and a price is on file; otherwise it's unknown, never a guessed $0.
| Where | What it sees or keeps |
|---|---|
| Your provider | The full request, exactly as it would without Inferrail, under the provider's own policies. |
| The gateway, in memory | Your provider key (from its own environment) and the prompts and responses it forwards. |
| Receipts, on your disk | Provider, model, token usage, the price used and the cost, status, timing, and the attribution tags you send. |
| Not in receipts | Prompt and response bodies. |
Attribution tags are stored as sent, so keep secrets and message content out of them. inferrail verify-payload-free prints the live receipt schema, and canary tests check that message bodies never reach receipts; neither is a security audit. The optional usage beacon sends nothing unless an endpoint is configured (details). Architecture: docs/ARCHITECTURE.md.
POST /v1/chat/completions (OpenAI-compatible) and POST /v1/messages (Anthropic-compatible), with streaming and tool calls, plus GET /v1/models.Exact contract and non-goals: docs/PRODUCT.md. Running agent jobs that spend real money? Open a production setup request.
Questions and bugs: GitHub issues. Security or privacy vulnerabilities: report privately, as described in SECURITY.md. Contributing: CONTRIBUTING.md (pytest needs no API key or network). License: Apache-2.0.