Token Meter

Name: Token Meter
Author: whdrnr2583-cmd

de whdrnr2583-cmdversión 0.1.17i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.whdrnr2583-cmd/token-meter

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Local-first dashboard + MCP for Claude Code and Codex token usage. Per-MCP/tool breakdown.

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.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

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

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "token-meter": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@whdrnr2583/token-meter"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add token-meter -- npx -y @whdrnr2583/token-meter

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "token-meter": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@whdrnr2583/token-meter"
      ]
    }
  }
}

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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "token-meter": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@whdrnr2583/token-meter"
      ]
    }
  }
}

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 whdrnr2583-cmd, 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 32589 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 12% de los otros 32589 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32589 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 Token Meter?

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 (0.1.17) llegó al registro hace 5 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

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

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Detailing Manager

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 ayer

Instalar

Detailing Manager

de RadoslavMoshev

Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.

Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy

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.

Token Meter

Track Claude Code, Codex & Cursor token usage and cost locally — no account, no cloud.

One local dashboard for your Claude Code and Codex token usage.

Free, MCP-aware, MIT-licensed core.

npm: @whdrnr2583/token-meter · GitHub: whdrnr2583-cmd/token-meter · Site: token-meter.dev

Token Meter parses the JSONL files that Claude Code and Codex already write to disk and turns them into a real dashboard: cost per project, per model, per MCP tool, per hour. Your data never leaves your machine.

Run your first audit

npx -y @whdrnr2583/token-meter audit

Scans your ingested Claude Code + Codex history for expensive sessions, oversized tool responses, slow tools, repeated calls, and cache waste, ranked by cost and confidence. Runs entirely against your local SQLite database — same local-first, no-cloud processing as the rest of Token Meter. Add --json for machine-readable output; see docs/audit.md for the full flag list and JSON schema.

When to use this

Use Token Meter if you:

want to know how many tokens and dollars your Claude Code or Codex sessions are costing — broken down by project, model, and MCP tool
are on a flat-fee plan (Claude Max, etc.) and want to see what the equivalent API cost would be
want to find which MCP server or tool is eating the most tokens, or which hour of the day is most expensive
want to resume a recent session and need the claude --resume / codex resume command handy
want all of the above offline, with no account and nothing uploaded

Not a fit if you need billing-grade numbers validated against your Anthropic or OpenAI invoice — Token Meter computes estimates from local JSONL files only.

MCP tools

When Token Meter is wired as an MCP server (install-mcp all), four tools become available to your AI assistant:

Tool	What it returns
`usage_summary`	Daily table of token counts, USD-equivalent cost, and call counts — broken down by day and model
`recent_sessions`	Latest sessions with paste-ready `claude --resume` / `codex resume` commands
`session_tools`	Per-tool breakdown inside a session: call count, total tokens, average latency, response size
`refresh_data`	Re-scans your local JSONL logs for new activity, then returns a fresh summary

All four are read-only. No data leaves your machine.

Example prompts

Copy-paste any of these into Claude Code or Cursor after installing the MCP server:

Show me my token usage and cost for the last 7 days.

List my recent sessions so I can pick one to resume.

Show the tool breakdown for my most recent session — which tool used the most tokens?

Refresh token-meter data, then tell me which model cost the most this week.

Which hour of the day am I spending the most tokens on?

Quick start

npx @whdrnr2583/token-meter ingest        # scan ~/.claude/projects + ~/.codex/sessions

npx @whdrnr2583/token-meter stats 30 # CLI summary for last 30 days npx @whdrnr2583/token-meter serve # http://localhost:8765 dashboard npx @whdrnr2583/token-meter mcp # run as an MCP server for Claude Code / Cursor

The package is published under an npm scope (@whdrnr2583/) because the

bare token-meter name collides with an existing similar name on npm. The

CLI binary is still called token-meter after install.

Connect Token Meter to your AI tool (MCP)

One command registers Token Meter with every supported client on your machine:

npx -y @whdrnr2583/token-meter install-mcp all

Handles Claude Code, Cursor, and Claude Desktop — idempotent, backs up existing config, preserves other MCP servers. Single-client variants: install-mcp claude-code | cursor | claude-desktop. Add --dry-run to preview.

Or have your LLM do it. Open Claude Code / Cursor / Claude Desktop and ask:

*"Read https://raw.githubusercontent.com/whdrnr2583-cmd/token-meter/main/docs/mcp-server.md

and set up token-meter as my MCP server."*

Manual one-liners (if you'd rather not run our installer):

Client	Command / config
Claude Code	`claude mcp add token-meter -- npx -y @whdrnr2583/token-meter mcp` then `claude mcp list` to verify
Cursor	Edit `~/.cursor/mcp.json` (Windows: `%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json`) — see docs/mcp-server.md
Claude Desktop	Edit `claude_desktop_config.json` — see docs/mcp-server.md
ChatGPT	Stdio-only for now; HTTP wrapper recipe in docs/mcp-server.md
Other (Continue, Zed, custom)	`npx -y @whdrnr2583/token-meter mcp` over stdio

Then ask: *"Use token-meter to show my recent sessions"* or *"Use token-meter usage_summary for this week"*.

Claude Code shortcut: run npx -y @whdrnr2583/token-meter install-command claude-code once to register the /token-meter slash command. After reopening your session, type /token-meter for a one-shot summary without natural language.

Full setup + verification + troubleshooting: [docs/mcp-server.md](docs/mcp-server.md).

Storage: ~/.tokenpulse/usage.db (SQLite). Remove the folder to start over. The folder name will become ~/.tokenmeter/ in a future release with an automatic migration; until then the v0.1 directory keeps its original name.

What you see

USD-equivalent cost per day, model, project. Useful if you're on a Max plan and want to know what the API would have cost.
MCP and tool breakdown: which MCP server is eating tokens, how slow each tool is on average, response sizes per call.
Hourly distribution of output tokens.
Claude Code + Codex side-by-side, in one view.

A note on the dollar figures

Costs are estimates computed locally from the token counts that Claude Code and Codex already write to their JSONL files, multiplied by the model's published per-million-token rate. They are not validated against your actual Anthropic / OpenAI invoice and may diverge for several reasons:

Vendors change pricing; the table in src/pricing.ts is a snapshot
Subscription plans (Pro / Max) bill a flat fee — the on-screen $ is what the API would have cost, not what you pay
Some token categories (server-side tool use, cache write variants) are approximated

Treat the numbers as relative signal for spotting waste, not as billing-grade accounting. Token Meter ships a regression test that the calculation is reproducible, and an audit script that checks invariants; neither verifies the rates against vendor invoices.

Why local-first

Your JSONL contains source code, prompts, and tool results. Token Meter never uploads any of it. Heuristics, regex, and SQL aggregation only.
No SDK to integrate, no proxy to configure for the free tier.
The CLI and dashboard core are MIT licensed.

Pricing

Tier	Price	What you get
Free	$0	Claude Code + Codex parsing, MCP/tool breakdown, hourly/model/project breakdown, 7-day history, 1 desktop alert
Pro	$5/mo	Everything in Free, reframed as a monthly spend review: 30-day history (this month vs last), per-session/per-message drill-down to the run that blew the budget, cache-efficiency dollars saved, waste signals (oversized tool responses + cache that didn't pay off), plus unlimited smart alerts (desktop + webhook)
Pro+	_later_	Local LLM proxy (Ollama / LM Studio / llama.cpp / vLLM), GPU/VRAM tracking, auto actions

Pro is the difference between glancing at last week's number and reviewing where the month's spend leaked. Pro is live — Subscribe at token-meter.dev.

Pro+ ships once Pro sign-ups + community demand confirm the segment.

Roadmap

M1 ✅ Claude Code parsing, MCP/tool breakdown, hourly stats
M2 ✅ Codex integration
M3 ✅ Pro tier ($5), Polar.sh billing, license activation
M4+ Pro+ (local LLM proxy, GPU tracking), conditional on demand

Privacy & security

Tokens are counted from the JSONL files Claude Code and Codex already write. Token Meter does not touch network APIs of either vendor.
No prompt or response bodies are stored by default — only metadata (timestamps, token counts, tool names, response lengths).
The database lives under ~/.tokenpulse/; delete it to wipe. (Renamed to ~/.tokenmeter/ in a future release with an automatic migration.)

Changelog

See CHANGELOG.md for release notes and breaking changes.

License

MIT for the CLI, dashboard, and parsers. Pro-tier features ship in a separate package under a closed source license.

Token Meter

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Otrosi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Detailing Manager

README del creador

Token Meter

Run your first audit

When to use this

MCP tools

Example prompts

Quick start

Connect Token Meter to your AI tool (MCP)

What you see

A note on the dollar figures

Why local-first

Pricing

Roadmap

Privacy & security

Changelog

License