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

Metamodel

von metamodel-appVersion 1.2.0i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registryio.github.joegra2003/metamodel

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

AI-callable calculators and engineering models with real formulas. No hallucinated math.

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.

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 0 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • 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.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://www.metamodel.app/api/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

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

{
  "mcpServers": {
    "metamodel": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "metamodel-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "metamodel": {
      "url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "metamodel": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "metamodel-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": {
    "metamodel": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "metamodel": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "metamodel-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:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://www.metamodel.app/api/mcp

Menünamen 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.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

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

  • ! Vorsicht

    Entwickler passt zum Repo

    Der Herausgeber (joegra2003) ist nicht der Repo-Inhaber (metamodel-app); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen

  • … 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

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 18345 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 15 % der anderen 18345 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 24 % der anderen 18345 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 Metamodel sicher?

Er hat 0 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?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.2.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

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.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, ScienceShot science reference

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 vorgestern
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.

MetaModel MCP Server

An MCP (Model Context Protocol) server that lets AI assistants use MetaModel's formula engine for certified computation. Turn published calculators, pricing tools, and engineering models into AI-callable tools — no hallucinated math.

All tools are read-only. This server fetches published project schemas and runs stateless computations. It never writes, modifies, or stores any data.

Quick Start

Remote (hosted) — easiest

No install. Add the URL as a custom connector:

https://www.metamodel.app/api/mcp
  • Claude.ai / Claude Desktop: Settings → Connectors → Add custom connector → paste the URL
  • Claude Code: claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcp

Works on web and mobile; no Node required. The hosted endpoint is stateless, read-only, and rate-limited.

Claude Desktop

Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):

{

"mcpServers": { "metamodel": { "command": "npx", "args": ["-y", "metamodel-mcp"] } } }

Claude Code
claude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp
Other MCP Clients

Any MCP-compatible client can connect via stdio:

npx -y metamodel-mcp

Tools

metamodel_list_projects

Browse available calculators and engineering models. Returns project names, descriptions, publish tokens, and model names.

  • Annotations: readOnlyHint: true
metamodel_get_schema

Discover inputs and outputs for a specific project. Returns model names, input parameters (with types, defaults, validation rules), output fields, and formulas.

  • Annotations: readOnlyHint: true
ParameterTypeRequiredDescription
tokenstringYesProject publish token (from metamodel_list_projects)
metamodel_compute

Run a computation with input values. Send inputs once — they're auto-routed to the correct model by property name. Outputs from all models are returned, including cross-model cascading.

  • Annotations: readOnlyHint: true
ParameterTypeRequiredDescription
tokenstringYesProject publish token
modelstringNoTarget a specific model. When omitted, returns all models (recommended).
inputsobjectNoInput values as key-value pairs. Auto-routed to the correct model. Omitted inputs use defaults.

Examples

Example 1: List Available Projects

Prompt: "What calculators are available on MetaModel?"

Tool call: metamodel_list_projects()

Response (truncated):

{

"projects": [ { "token": "989bc6ae-e4d7-4585-8908-bfd03358043e", "name": "Deck Builder", "description": "Interactive deck builder with code-compliant sizing. Uses LOOKUP tables for beams, frost depths, and railing requirements.", "models": ["deck", "platformModel", "beamsModel", "postsModel", "railingModel", "summaryModel"] }, { "token": "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4", "name": "Building Engineer", "description": "Complete building engineering calculator. Enter room dimensions to auto-size HVAC, electrical, and lighting systems with full cost estimation.", "models": ["room", "hvac", "electrical", "lighting", "costEstimator"] }, { "token": "363c7753-ac4b-4de4-b1e7-e4536cb2f9bb", "name": "Life Expectancy Calculator", "description": "Estimate your life expectancy based on age, sex, and lifestyle factors.", "models": ["basics", "lifestyle", "results"] } ] }

Example 2: Get Project Schema

Prompt: "What inputs does the Building Engineer calculator need?"

Tool call: metamodel_get_schema({ token: "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4" })

Response (truncated):

{

"projectName": "Building Engineer", "models": [ { "name": "room", "title": "Room Dimensions", "inputs": [ { "name": "length", "type": "number", "defaultValue": 35.26 }, { "name": "width", "type": "number", "defaultValue": 60 }, { "name": "height", "type": "number", "defaultValue": 12 } ], "outputs": [ { "name": "floorArea", "formula": "floorArea = length * width" }, { "name": "volume", "formula": "volume = length * width * height" } ] }, { "name": "hvac", "title": "HVAC Sizing", "inputs": [ { "name": "climateZone", "defaultValue": "cold" }, { "name": "btuFactor", "type": "number", "defaultValue": 25 } ], "outputs": [ { "name": "btuRequired", "formula": "btuRequired = volume@room * btuFactor" }, { "name": "tonnage", "formula": "tonnage = btuRequired / 12000" }, { "name": "annualCost", "formula": "annualCost = tonnage * 120" } ] } ] }

Note the cross-model references: volume@room means "use the volume output from the room model." MetaModel handles this cascading automatically.

Example 3: Run a Computation

Prompt: "Size the HVAC, electrical, and lighting for a 50×80 ft room with 14 ft ceilings"

Tool call: metamodel_compute({ token: "fdc5fbef-...", inputs: { length: 50, width: 80, height: 14 } })

Response:

{

"models": { "room": { "outputs": { "floorArea": 4000, "volume": 56000, "wallArea": 3640 } }, "hvac": { "outputs": { "btuRequired": 1400000, "tonnage": 116.7, "annualCost": 14000 } }, "electrical": { "outputs": { "outletsNeeded": 304, "totalAmps": 456, "circuitCount": 23 } }, "lighting": { "outputs": { "totalLumens": 201240, "fixtureCount": 51, "totalWattage": 2040 } }, "costEstimator": { "outputs": { "hvacMaterial": 415917, "electricalMaterial": 18400, "lightingMaterial": 7650, "totalLabor": 89321, "grandTotal": 531288 } } }, "metadata": { "projectName": "Building Engineer", "evaluationMs": 7.1 } }

One API call → room geometry, HVAC sizing, electrical load, lighting design, and full cost estimate. All computed from real formulas in ~7ms, not LLM-generated.

Development

To test against a local MetaModel instance:

# Clone and build

cd packages/mcp-server npm install npm run build

Run with local URL

node dist/index.js --url http://localhost:3000

Test with MCP Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js --url http://localhost:3000

Privacy Policy

MetaModel's MCP server is stateless and read-only:

  • No authentication required — all published projects are public
  • No personal data collected — computations are anonymous
  • No data stored — inputs are evaluated and discarded immediately
  • No cookies or tracking — the server makes direct API calls to metamodel.app
  • No third-party data sharing — results go only to the requesting client

Full privacy policy: https://www.metamodel.app/privacy

About MetaModel

MetaModel lets you build calculators, pricing tools, and engineering models with a spreadsheet-like formula language. Describe what you want, AI builds it, publish in seconds. Models become API-callable computation endpoints that any AI assistant can use via this MCP server.

License

MIT

Troubleshooting

  • "Project not found or not published" — the token belongs to an unpublished or deleted project. Ask the project owner for a current publish token, or list what's available with metamodel_list_projects.
  • Unknown input names — inputs are matched by property name. Call metamodel_get_schema first; it returns the exact input names, types, and defaults for the project.
  • Inputs sent as a JSON string — pass inputs as a JSON object ({"width": 12}), not a stringified object. Stringified inputs fail with an "Unknown input" error naming a character index.
  • Rate limits (hosted endpoint) — the hosted URL is rate-limited per client. For heavy use, run the npm package locally with your own network egress.
  • Node version (local install) — the stdio server needs Node 18+.
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