Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Track AI agent costs, detect waste, optimize models, and prove ROI. 23 MCP tools across 10 domains.
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.
METRX_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du 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": {
"metrxbots": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metrxbot/mcp-server"
],
"env": {
"METRX_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add metrxbots --env METRX_API_KEY=your-value -- npx -y @metrxbot/mcp-serverTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"metrxbots": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metrxbot/mcp-server"
],
"env": {
"METRX_API_KEY": "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": {
"metrxbots": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metrxbot/mcp-server"
],
"env": {
"METRX_API_KEY": "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.
Diese 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 metrxbots 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.
Das musst du eintragen: METRX_API_KEY
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 (0.2.2) kam vor 8 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Draugr
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
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.
Security scanning for AI agents: SAST, SCA, secrets, IaC, DAST, ranked by real risk.
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.
Your AI agents are wasting money. Metrx finds out how much, and fixes it.
The official MCP server for Metrx — the AI Agent Cost Intelligence Platform. Give any MCP-compatible agent (Claude, GPT, Gemini, Cursor, Windsurf) the ability to track its own costs, detect waste, optimize model selection, and prove ROI.
| Problem | What Metrx Does |
|---|---|
| No visibility into agent spend | Real-time cost dashboards per agent, model, and provider |
| Overpaying for LLM calls | Provider arbitrage finds cheaper models for the same task |
| Runaway costs | Budget enforcement with auto-pause when limits are hit |
| Wasted tokens | Cost leak scanner detects retry storms, context bloat, model mismatch |
| Can't prove AI ROI | Revenue attribution links agent actions to business outcomes |
npx @metrxbot/mcp-server --demo
This starts the server with sample data so you can explore all 23 tools instantly.
Option A — Interactive login (recommended):
npx @metrxbot/mcp-server --auth
Opens your browser to get an API key, validates it, and saves it to ~/.metrxrc so you never need to set env vars.
Option B — Environment variable:
METRX_API_KEY=sk_live_your_key_here npx @metrxbot/mcp-server --test
Get your free API key at app.metrxbot.com/sign-up.
If you used --auth, no env block is needed — the key is read from ~/.metrxrc automatically:
{
"mcpServers": { "metrx": { "command": "npx", "args": ["@metrxbot/mcp-server"] } } }
Or pass the key explicitly via environment:
{
"mcpServers": { "metrx": { "command": "npx", "args": ["@metrxbot/mcp-server"], "env": { "METRX_API_KEY": "sk_live_your_key_here" } } } }
For remote agents (no local install needed):
POST https://metrxbot.com/api/mcp
Authorization: Bearer sk_live_your_key_here Content-Type: application/json
npm install @metrxbot/mcp-server
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_cost_summary | Comprehensive cost summary — total spend, call counts, error rates, and optimization opportunities |
metrx_list_agents | List all agents with status, category, cost metrics, and health indicators |
metrx_get_agent_detail | Detailed agent info including model, framework, cost breakdown, and performance history |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_optimization_recommendations | AI-powered cost optimization recommendations per agent or fleet-wide |
metrx_apply_optimization | One-click apply an optimization recommendation to an agent |
metrx_route_model | Model routing recommendation for a specific task based on complexity |
metrx_compare_models | Compare LLM model pricing and capabilities across providers |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_budget_status | Current status of all budget configurations with spend vs. limits |
metrx_set_budget | Create or update a budget with hard, soft, or monitor enforcement |
metrx_update_budget_mode | Change enforcement mode of an existing budget or pause/resume it |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_alerts | Active alerts and notifications for your agent fleet |
metrx_acknowledge_alert | Mark one or more alerts as read/acknowledged |
metrx_get_failure_predictions | Predictive failure analysis — identify agents likely to fail before it happens |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_create_model_experiment | Start an A/B test comparing two LLM models with traffic splitting |
metrx_get_experiment_results | Statistical significance, cost delta, and recommended action |
metrx_stop_experiment | Stop a running model routing experiment and lock in the winner |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_run_cost_leak_scan | Comprehensive 7-check cost leak audit across your entire agent fleet |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_attribute_task | Link agent actions to business outcomes for ROI tracking |
metrx_get_task_roi | Calculate return on investment for an agent — costs vs. attributed outcomes |
metrx_get_attribution_report | Multi-source attribution report with confidence scores and top contributors |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_configure_alert_threshold | Set cost or operational alert thresholds with email, webhook, or auto-pause |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_generate_roi_audit | Board-ready ROI audit report for your AI agent fleet |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_upgrade_justification | ROI report for tier upgrades based on current usage patterns |
Pre-built prompt templates for common workflows:
| Prompt | Description |
|---|---|
analyze-costs | Comprehensive cost overview — spend breakdown, top agents, optimization opportunities |
find-savings | Discover optimization opportunities — model downgrades, caching, routing |
cost-leak-scan | Scan for waste patterns — retry storms, oversized contexts, model mismatch |
User: What was my AI cost this week?
→ metrx_get_cost_summary(period_days=7)
Total Spend: $234.56 | Calls: 2,450 | Error Rate: 0.2% ├── customer-support: $156.23 (1,800 calls) └── code-generator: $78.33 (650 calls)
💡 Switch customer-support from GPT-4 to Claude Sonnet: Save $42/week
User: Am I overpaying for my agents?
→ metrx_compare_models(models=["gpt-4o", "claude-3-5-sonnet", "gemini-1.5-pro"])
Model Comparison (per 1M tokens): ├── gpt-4o: $2.50 in / $10.00 out ├── claude-3-5-sonnet: $3.00 in / $15.00 out └── gemini-1.5-pro: $3.50 in / $10.50 out
User: Test Claude 3.5 Sonnet against my GPT-4 setup
→ metrx_create_model_experiment(agent_id="agent_123", model_a="gpt-4o", model_b="claude-3-5-sonnet-20241022", traffic_split=10)
Experiment started: 90% GPT-4o, 10% Claude 3.5 Sonnet Check back in 14 days for statistical significance.
This repo also includes @metrxbot/cost-leak-detector — a free, offline CLI that scans your LLM API logs for wasted spend. No signup, no cloud, no data leaves your machine.
npx @metrxbot/cost-leak-detector demo
It runs 7 checks (idle agents, premium model overuse, missing caching, high error rates, context overflow, no budgets, arbitrage opportunities) and gives you a scored report in seconds. See the full docs.
The server looks for your API key in this order:
METRX_API_KEY environment variable~/.metrxrc file (created by --auth)Run npx @metrxbot/mcp-server --auth to save your key, or set the env var directly.
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
METRX_API_KEY | Yes* | Your Metrx API key (get one free) |
METRX_API_URL | No | Override API base URL (default: https://metrxbot.com/api/v1) |
*Not required if you've run --auth — the key is read from ~/.metrxrc automatically.
| Flag | Description |
|---|---|
--demo | Start with sample data — no API key or signup needed |
--auth | Interactive login — opens browser, validates key, saves to ~/.metrxrc |
--test | Verify your API key and connection |
60 requests per minute per tool. For higher limits, contact support@metrxbot.com.
git clone https://github.com/metrxbots/mcp-server.git
cd mcp-server npm install npm run typecheck npm test
See CONTRIBUTING.md for guidelines.
The product is Metrx (metrxbot.com). The npm scope is @metrxbot and the Smithery listing is metrxbot/mcp-server. The GitHub organization is metrxbots (with an s) because metrxbot was already taken on GitHub. If you see metrxbot vs metrxbots across platforms, they're the same project — just a GitHub namespace constraint.
MIT — see LICENSE.
Did Metrx work for you? We'd love to hear it — good or bad.
If you installed but hit a snag, tell us what happened — we read every report.