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

SkillFM LLM Cost Optimizer

von ericm1018Version 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.ericm1018/skillfm-llm-cost-optimizer-openai-anthropic-usage

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

LLM cost optimizer for OpenAI, Anthropic, token usage, BYOK, and SkillFM Beacon audits.

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: Suche & KI-Gedächtnis

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": {
    "skillfm-llm-cost-optimizer-openai-anthro": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@skillfm/llm-cost-optimizer-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add skillfm-llm-cost-optimizer-openai-anthro -- npx -y @skillfm/llm-cost-optimizer-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "skillfm-llm-cost-optimizer-openai-anthro": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@skillfm/llm-cost-optimizer-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": {
    "skillfm-llm-cost-optimizer-openai-anthro": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@skillfm/llm-cost-optimizer-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 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ericm1018 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 Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5684 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 14 % der anderen 5684 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5684 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 SkillFM LLM Cost Optimizer 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 vor 6 Monaten 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 auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert vorgestern

Computer oder Cloud

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 22 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

von exa-labsWachsend★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

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.

SkillFM LLM Cost Optimizer MCP

LLM cost optimization and provider usage visibility for MCP-capable agents.

This repository is a transparent SkillFM gateway package. It exists to match a specific marketplace/search intent, then delegates execution to the canonical SkillFM Beacon MCP and local runtime.

Powered by SkillFM Beacon.

Quick Start

Use this gateway as an MCP stdio server:

npx -y @skillfm/llm-cost-optimizer-mcp@latest

Equivalent explicit SkillFM entrypoint:

npx -y @skillfm/mcp@latest

For MCP clients that accept JSON config:

{

"mcpServers": { "llm-cost-optimizer": { "command": "npx", "args": ["-y", "@skillfm/llm-cost-optimizer-mcp@latest"] } } }

What This Gateway Helps With

  • Turn LLM spend questions into SkillFM Beacon usage and health checks.
  • Guide users from rough token visibility to provider-level BYOK monitoring when they are ready.
  • Surface cost-saving opportunities in context, model choice, cache use, batching, and repeated work.
  • Keep the public package thin while delegating execution to the SkillFM local runtime.

This gateway is for users who ask:

  • "How do I reduce OpenAI or Anthropic spend?"
  • "Which agent workflow is burning tokens?"
  • "Can I optimize LLM cost without sending keys to a SaaS dashboard?"
  • "How do I connect provider usage after I trust the local checkup?"

How It Works

The public package is intentionally thin. It sets SKILLFM_GATEWAY_SOURCE=llm-cost-optimizer and forwards execution to @skillfm/mcp@latest, which then delegates to the canonical @skillfm/local runtime.

No private SkillFM platform logic, customer data, provider credentials, or backend modules live in this repository.

Activation Path

Start the local sidecar when the user wants to connect SkillFM:

npx -y @skillfm/llm-cost-optimizer-mcp@latest start

Agent-driven activation flow:

  1. Read the sidecar URL from stdout or ~/.skillfm/local.json.
  2. Call POST /activate/start.
  3. Show the returned verification URL and real device code to the user.
  4. Poll POST /activate/poll until it returns activated: true.
  5. Use SkillFM Beacon MCP tools for checkups, usage visibility, BYOK guidance, and cleanup audits.

Do not fabricate a placeholder code. The device code must come from POST /activate/start.

Security Model

  • Transparent gateway: This package is a public search/distribution gateway, not a separate hidden product.
  • Local-first runtime: Runtime execution goes through SkillFM's local package.
  • BYOK boundary: Provider keys are introduced only after user value is established, and key values are not read back by agents.
  • No private core: This repository contains distribution metadata, docs, and a thin launcher only.
  • Read-only first: Cleanup and usage inspection begin with read-only audits.

See PRIVACY.md and SECURITY.md.

Marketplace Keywords

LLM cost optimizer, OpenAI usage, Anthropic usage, token usage, AI cost optimizer, BYOK, SkillFM Beacon, MCP server.

Expected Official MCP Registry single-token hits:

  • llm-cost
  • cost
  • optimizer
  • openai
  • anthropic
  • usage
  • skillfm

License

MIT

PopNx fragen