Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
LLM pricing oracle — model lookup, cost estimation, and comparison via LiteLLM
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"tokencost-dev": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tokencost-dev"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add tokencost-dev -- npx -y tokencost-devPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"tokencost-dev": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tokencost-dev"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"tokencost-dev": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tokencost-dev"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026
Quien lo publicó (jeff-atriumn) no es el dueño del repo (atriumn); puede que otra persona lo haya listado
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 0 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.3) llegó al registro hace 8 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
tokencost
Ask your AI assistant "how much does GPT-4o cost?" — get an instant, accurate answer.
Claude Code:
claude mcp add tokencost-dev -- npx -y tokencost-dev
Then ask: *"How much would 1M input tokens cost on claude-sonnet-4-5?"*
Cursor (.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "tokencost-dev": { "command": "npx", "args": ["-y", "tokencost-dev"] } } }
No API keys. No accounts. No configuration files. Pricing data is fetched from the LiteLLM community registry and cached locally for 24 hours.
get_model_detailsLook up pricing, context window, and capabilities for any model. Fuzzy matching means "sonnet 4.5" works just as well as "claude-sonnet-4-5-20250514".
> "What are Claude Sonnet 4.5's pricing and capabilities?"
Model: claude-sonnet-4-5 Provider: anthropic | Mode: chat
Pricing (per 1M tokens): Input: $3.00 Output: $15.00
Context Window: Max Input: 200K Max Output: 8K
Capabilities: vision, function_calling, parallel_function_calling
calculate_estimateEstimate cost for a given number of input and output tokens.
> "How much will 1000 input + 500 output tokens cost on Claude Sonnet 4.5?"
Cost Estimate for claude-sonnet-4-5
Input: 1K tokens × $3.00/1M = $0.003000 Output: 500 tokens × $15.00/1M = $0.007500 ───────────────────────────── Total: $0.0105
compare_modelsFind the most cost-effective models matching your requirements.
> "What are the cheapest OpenAI chat models?"
Top 2 most cost-effective models (provider: openai) (mode: chat):
refresh_pricesForce re-fetch pricing data from the LiteLLM registry (cache is refreshed automatically every 24h).
Full documentation at tokencost.dev
MIT