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

Plzebo

von wkoverfieldVersion 0.2.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.wkoverfield/plzebo

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Cost-parity bench for agent loops: $/success and time across model mixes, with verifiable receipts.

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
  • Das musst du eintragen: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

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).
  • Das trägst du selbst ein: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

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": {
    "plzebo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "plzebo"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add plzebo --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value -- npx -y plzebo

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "plzebo": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "plzebo"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "plzebo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "plzebo"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_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.

Werte, die du selbst einträgst

  • ANTHROPIC_API_KEY geheim env
    Real Anthropic key for placebo-mode arms; arms only ever see placebo keys. Optional when every arm uses passthrough auth.
  • OPENAI_API_KEY geheim env
    Real OpenAI-compatible key for placebo-mode arms. Optional when every arm uses passthrough auth.

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto wkoverfield 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 32680 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 32680 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32680 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 Plzebo 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?

Das musst du eintragen: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

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 (0.2.0) kam vor 3 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod

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

EmbeddedCI BenchPod

von embeddedci-com

Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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.

plzebo

Cost-parity bench for agent loops. Point it at two or more ways of getting the same task done (a cheaper model mix, a different setup, a tool on vs off) and it measures which one delivers the outcome for less, in dollars and in minutes, and whether the gap is real or noise. Runs locally, on your own keys or your own subscription. An agent can call it on itself over MCP.

The headline metric is cost per successful outcome: total metered spend divided by successes, compared across arms with a 95% confidence interval. Time per successful outcome is reported beside it. When the data cannot support a claim, plzebo says so instead of making it.

How it measures

  • Arms are whole loops. An arm is a shell command that runs an agent to completion on a task, plus model rewrite rules applied at a local metering gateway. Loop code can be byte-identical across arms while the gateway maps every claude-* call to each arm's model.
  • Every model call transits the gateway. Arms receive a placebo key (sk-placebo-...) and a redirected base URL; the gateway swaps in the real key upstream and records provider-reported token usage per call. A call that bypasses the gateway fails at the provider instead of billing invisibly, and a trial with zero metered calls is flagged, never compared.
  • Trials are paired and interleaved. K pairs run back to back with a seeded coin flip deciding arm order per pair, so provider drift lands inside pairs. Prompt caching is disabled and every trial carries a unique nonce, so no arm warms a cache for another.
  • Grading never trusts the agent's tree. The diff is filtered against a protected-path list (tests, runner config), applied to a pristine checkout, and the test command runs there. Editing the tests fails the trial.
  • Statistics refuse to overclaim. Success differences use an exact McNemar test with Holm correction across arms. Parity requires an equivalence test, not just a failed significance test. Cost and time deltas come from a paired bootstrap. Fewer than five successes on either side blocks cost rulings. Timeouts are graded failures with spend included; crashes and provider throttling (429/529) are excluded with spend disclosed. Every refusal is printed as an explicit do-not-claim line.
  • Receipts are the artifact. Every run writes a JSON receipt: the spec and its pre-registration hash, every trial's raw rows (tokens, per-call status, changed paths, output tails), the stats inputs, the pricing table version, and a generated estimand statement. plzebo verify receipt.json recomputes every derived number from the raw rows and reports any divergence.

Requirements

Node 22.6 or later (the CLI runs its TypeScript sources through Node type stripping; the launcher supplies the flag on versions that need it). Git, plus whatever your arms and oracle need (for the examples here: python3).

Quick start

npx plzebo run spec.yaml --estimate   # prices the run from prior receipts; spends nothing

npx plzebo run spec.yaml # runs the experiment npx plzebo verify # recompute a receipt's claims from its raw rows

A spec:

name: sonnet-vs-opus

fixture: repo: ./my-fixture-repo # a git repo; every trial gets a fresh clone ref: main task: "Make the failing tests in this repo pass. Do not edit the tests." arms: sonnet: cmd: claude --print "$PLZEBO_TASK" --dangerously-skip-permissions --strict-mcp-config --mcp-config '{"mcpServers":{}}' --model claude-sonnet-5 auth: passthrough # runs on your logged-in Claude subscription rewrite: claude-*: claude-sonnet-5 # pin every call this arm makes, including auxiliary ones opus: cmd: claude --print "$PLZEBO_TASK" --dangerously-skip-permissions --strict-mcp-config --mcp-config '{"mcpServers":{}}' --model claude-opus-4-7 auth: passthrough rewrite: claude-*: claude-opus-4-7 baseline: opus oracle: cmd: [python3, -m, unittest, discover, -s, tests, -t, .] k: 3 trialTimeoutMs: 600000 budgetUsd: 30 # hard kill switch enforced at the gateway

Every run prints its cost estimate before the first trial. A run without a budget is refused. Start with a small K: the report on an inconclusive run prints the exact K that would resolve it and the estimated cost, and plzebo extend --to-k K reuses the trials you already paid for. A receipt can be extended once, and the extension is disclosed inside it.

Auth modes

  • auth: placebo (default): you export ANTHROPIC_API_KEY or OPENAI_API_KEY; arms only ever see placebo keys. Strongest metering guarantee: a bypassing call fails loudly.
  • auth: passthrough: the arm uses its own login. No API credits are spent; USD is imputed from metered tokens at list rates and the receipt discloses this. Tokens are the ground truth either way. Verified for Claude Code, which honors ANTHROPIC_BASE_URL under subscription auth. Codex under ChatGPT auth routes to its own backend and ignores OPENAI_BASE_URL, so subscription-authed Codex is unmeterable; run Codex arms in API-key mode via the codex-cli template instead.

Two caveats for passthrough arms. A trial that bypasses the meter is excluded rather than falsely counted, but the tokens it consumed upstream are real; the receipt cannot see them. And a personal login carries personal agent configuration: instructions, hooks, and memory files travel with it, which can inflate costs and, for agents that act on standing instructions, cause writes outside the trial workspace. Prefer isolated-config templates when comparing loops rather than your own setup.

Model-mix arms (orchestrator and workers on different models)

Every cost node in a receipt records two models: role, the model the loop REQUESTED, and model, what the arm's rewrite rules resolved it to. A loop that requests different models for different jobs (a main session on one model, subagents on another) therefore encodes its role structure into the receipt, and arms that share the same command can bind those roles differently through rewrites alone:

arms:

mixed: cmd: sh scripts/arms/subagent-mix.sh # opus main session + a worker agent definition requesting sonnet auth: passthrough rewrite: claude-opus-*: claude-opus-4-7 # orchestrator stays opus claude-sonnet-*: claude-sonnet-5 # workers stay sonnet claude-*: claude-opus-4-7 # catch-all LAST: wildcard rules match in order after exact keys all_opus: cmd: sh scripts/arms/subagent-mix.sh # byte-identical loop; only the mapping differs auth: passthrough rewrite: claude-*: claude-opus-4-7

The packaged scripts/arms/subagent-mix.sh shows the Claude Code shape: a headless session with an inline --agents definition whose worker requests a different model than the main session. Adapt the agent prompt and models to your task.

A model-mix comparison is only valid when the loop actually delegated: a trial whose cost tree has no worker-role calls measured a solo run, not a mix.

npx plzebo fidelity <receipt.json|run-dir>        # per-trial requested -> resolved counts

npx plzebo fidelity --worker "claude-haiku-*"

fidelity exits 1 if any completed trial never made a worker-role call, and prints each trial's call counts, tokens, and imputed spend grouped by requested and resolved model, so the mix an arm claims is checkable from its receipt.

Providers

The gateway speaks two wire formats: Anthropic and OpenAI-compatible, which covers most open-weight serving (Ollama, vLLM, OpenRouter, Together, and similar). Arms can override providers individually:

arms:

local-qwen: cmd: my-loop --task "$PLZEBO_TASK" upstreams: openai: http://127.0.0.1:11434 # any OpenAI-compatible server gpt: cmd: my-loop --task "$PLZEBO_TASK" keysFrom: openai: OPENAI_API_KEY # env var NAME; specs never contain key values

Constraint: plzebo can only meter loops that authenticate with a key or token and honor a redirectable base URL (ANTHROPIC_BASE_URL / OPENAI_BASE_URL).

MCP

npx plzebo-mcp serves four tools on stdio: measure_start, measure_extend, measure_status, and measure_result. Starting a measurement is two-phase: the first call validates the request and returns a cost estimate plus a one-time confirm token while spending nothing; only a second call presenting that token runs trials. A budget is mandatory, and MCP arms come only from named templates (claude-cli, claude-subscription, codex-cli), never raw shell. Job state and receipts persist under .plzebo/, so verdicts survive the session that produced them.

What a receipt supports, and what it does not

A receipt is a single-task result under a stated model mapping. It is not a model capability ranking and does not generalize beyond its fixture; the estimand text inside the receipt says exactly this. USD figures on passthrough arms are imputed at pricing-table rates from metered tokens, not billed spend, and the pricing table version travels in the receipt so the numbers stay recomputable after prices change.

License

MIT

PopNx fragen