Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

AI Model Watch

de markksantosversión 1.2.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.markksantos/ai-model-watch

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

List the models each AI provider's API serves and see which are new since the last check.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Descargar el archivo .mcpb del creador

El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.

Ejecuta esto en tu terminal

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.

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.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub markksantos, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32718 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 84% de los otros 32718 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32718 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro AI Model Watch?

Superó 1 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.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.2.0) llegó al registro hace 6 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi

Alternativas

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

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado anteayer
Instalar

README del creador

Abrir el README

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.

ai-model-watch

List the models each AI provider's API serves, and see what's new since the last time you looked. One command, no dependencies, Node 18+. It also runs as an MCP server, so Claude or Cursor can check for you.

New models often show up in a provider's /models list before any announcement. ai-model-watch saves each provider's list, and on the next run prints only the model IDs that weren't there before. Run it by hand, from cron, or in CI with --exit-code.

$ ai-model-watch -p openrouter

2026-10-17T09:26:01.231Z OpenRouter: 2 new

  • deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (listed as created 2026-10-17)
  • reflection/beam-1.0-501b-a23b Reflection: Beam 1.0 501B A23B (listed as created 2026-10-16)

The first run records a baseline (OpenRouter: 470 models recorded as the baseline), so you only hear about changes after that.

Providers

ProviderEndpointKey
OpenRouterGET https://openrouter.ai/api/v1/modelsnone, works out of the box
OpenAIGET https://api.openai.com/v1/modelsOPENAI_API_KEY
AnthropicGET https://api.anthropic.com/v1/models (paginated)ANTHROPIC_API_KEY
Google GeminiGET https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models (paginated)GEMINI_API_KEY or GOOGLE_API_KEY
MistralGET https://api.mistral.ai/v1/modelsMISTRAL_API_KEY
xAIGET https://api.x.ai/v1/modelsXAI_API_KEY
DeepSeekGET https://api.deepseek.com/modelsDEEPSEEK_API_KEY

Listing models is free on every one of these APIs. Nothing is generated and no tokens are spent. A provider whose key isn't set is skipped. Keys are sent only to that provider, never across a redirect, and never printed.

Install and run

brew install markksantos/tap/ai-model-watch   # macOS / Linux (Homebrew)

or, with Node 18+

npx github:markksantos/ai-model-watch

or

git clone https://github.com/markksantos/ai-model-watch && node ai-model-watch/bin/ai-model-watch.js

ai-model-watch [options] -p, --providers openrouter,openai,anthropic,gemini,mistral,xai,deepseek (default: all with a key) -s, --state where the last-seen lists live (default: ~/.cache/ai-model-watch/state.json) -w, --watch keep running and check every N seconds (minimum 60) --removed also print models that disappeared --json JSON output --exit-code exit 1 when anything new appears (for cron and CI) -q, --quiet print only new models --mcp run as an MCP server on stdio

MCP server (Claude, Cursor, VS Code)

--mcp runs it as a Model Context Protocol server on stdio, so an assistant can ask what's new itself. Two tools:

  • check_new_models: the model IDs each provider started listing since the last check (same state file as the CLI).
  • list_models: what one provider lists right now, with an optional substring filter.

Claude Code:

claude mcp add ai-model-watch -- npx -y github:markksantos/ai-model-watch --mcp

Or as a Claude Code plugin (this repo is its own marketplace):

/plugin install ai-model-watch --marketplace markksantos/ai-model-watch

On Claude Code versions older than 2.1.275, run /plugin marketplace add markksantos/ai-model-watch, then /plugin install ai-model-watch@ai-model-watch. The plugin passes any provider keys set in your environment through to the server, and adds an ai-model-watch skill so Claude reaches for the tools when you ask whether a model is out yet.

The skill on its own (Claude Code, Cursor, Codex and other agents), from claude-plugins.dev:

npx skills-installer install @markksantos/ai-model-watch/ai-model-watch

Claude Desktop, one click: download ai-model-watch-1.2.0.mcpb and open it. Desktop asks for the optional keys in its settings.

Claude Desktop, Cursor and other clients (mcpServers in their JSON config):

{

"mcpServers": { "ai-model-watch": { "command": "npx", "args": ["-y", "github:markksantos/ai-model-watch", "--mcp"] } } }

OpenRouter works without a key. To include another provider, add its key from the Providers table to an env object in the same entry.

Cron
*/15 * * * * OPENAI_API_KEY=... ANTHROPIC_API_KEY=... ai-model-watch -q >> ~/model-drops.log
GitHub Actions

examples/github-action.yml runs the check on a schedule, caches the state file between runs, and fails the job (so GitHub emails you) when a new model appears.

Library

npm install github:markksantos/ai-model-watch, then:

const { check, fetchProvider } = require('ai-model-watch');

const report = await check({ providers: ['openrouter', 'anthropic'] }); for (const p of report.providers) { for (const m of p.added || []) console.log(p.label, m.id); }

fetchProvider(id, { env, fetch }) returns { status: 'ok' | 'skipped' | 'error', models: [{ id, name, created }] }. check() diffs against the state file and saves the new lists. A provider that errors keeps its last good list. Errors include HTTP and network failures, a redirect, a body that isn't that provider's list shape, a malformed model ID, and pagination that doesn't finish. So a bad response never empties the saved list or makes the next run report the whole catalog as new.

What a list can't tell you

A model ID in a /models list means the provider lists it. It doesn't prove the model answers requests yet, and some providers list models days before they are generally available. created is whatever date the provider reports, not when the model appeared.

The hosted version, [ArtificialWatch](https://artificialwatch.com), polls these APIs plus the public catalogs every 60 seconds and confirms a detection on a second sweep before anything fires. Then it alerts you by email and Chrome push (free), or by text or phone call. Use it if you'd rather not keep a cron job running.

License

MIT

Pregunta a PopNx