プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

AiGanak LLM Cost

作者:AiGanakバージョン 2026.11.5i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.AiGanak/llm-cost

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

LLM API prices, cost estimates, model comparisons and language token tax for GPT, Claude and Gemini.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "llm-cost": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@aiganak/llm-cost-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add llm-cost -- npx -y @aiganak/llm-cost-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "llm-cost": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@aiganak/llm-cost-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "llm-cost": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@aiganak/llm-cost-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AiGanak で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5659件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5659件のうち95%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5659件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

AiGanak LLM Costは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(2026.11.5)がレジストリに届いたのは一昨日です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT2 か月前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

AiGanak LLM Cost MCP server

Ask your AI assistant what an LLM workload will cost, which model is cheapest for it, and how much more the same text costs in Hindi, German or Japanese, using current, sourced prices for OpenAI, Anthropic and Google models.

Works with any MCP client: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf and others. No API key, no account.

Tools

ToolWhat it answers
list_modelsCurrent models with standard, cached-input and batch prices per million tokens
get_model_priceFull pricing for one model: cache writes, long-context surcharges, announced price changes, source page
estimate_costCost of N requests on one model, with caching, batch and future-dated prices
compare_modelsThe same workload priced on every model, cheapest first
token_taxHow many more tokens a language takes than English, per model family (22 languages)
estimate_text_costTokens and cost for a piece of text in any measured language, script detected automatically
price_changesDated, sourced log of LLM API price changes

Example questions:

  • *"What will 50,000 requests of 6,000 input tokens (4,000 cached) and 500 output cost on Claude Sonnet 5.5 vs GPT-6.1 Sol?"*
  • *"Which model is cheapest for a Tamil support bot?"*
  • *"What does Gemini 4 Argon cost per request after its December price change?"*

Install

Requires Node.js 18 or later.

Claude Desktop: add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "aiganak-llm-cost": { "command": "npx", "args": ["-y", "@aiganak/llm-cost-mcp"] } } }

Claude Code:

claude mcp add aiganak-llm-cost -- npx -y @aiganak/llm-cost-mcp

Cursor: add the same mcpServers entry to ~/.cursor/mcp.json.

From source (no npm needed):

git clone https://github.com/AiGanak/llm-prices && cd llm-prices/mcp && npm install

then use: "command": "node", "args": ["/path/to/llm-prices/mcp/index.js"]

Data

Prices, the price change log and the token tax index come from AiGanak/llm-prices (CC BY 4.0). The server fetches the latest data at start-up and falls back to the copy bundled with the package if it is offline (set LLM_PRICES_OFFLINE=1 to always use the bundled copy). Prices are checked weekly against each provider's own pricing page; the token tax is re-measured monthly with each provider's official token counter.

Prices change. Confirm on the provider's page before committing to a budget.

About

Built by AiGanak. We help teams cut LLM spend without losing quality: free tools at aiganak.com/tools, the LLM Cost Report and cost audits.

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