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

PromptSpend

作者:AndrewAvery7バージョン 0.1.11i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名io.github.AndrewAvery7/promptspend

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

LLM pricing where every rate carries its source and the date it was last confirmed.

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: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • 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

必要なもの

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • 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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://promptspend.dev/mcp

または、パソコンで動かす

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

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

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http promptspend https://promptspend.dev/mcp

または、パソコンで動かす

claude mcp add promptspend -- npx -y @promptspend/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": {
    "promptspend": {
      "url": "https://promptspend.dev/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "promptspend": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@promptspend/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": {
    "promptspend": {
      "type": "http",
      "url": "https://promptspend.dev/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "promptspend": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@promptspend/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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://promptspend.dev/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月7日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • get_price

    List price for one LLM in USD per million tokens, with its source and last-confirmed date. Returns disputed=true when two sources disagree, and close matches when the model is unknown. To cost a workload, use estimate_cost.

  • estimate_cost

    Monthly cost of a described workload, or of measured usage, on each model. Accounts for history compounding, cache writes, long-context tiers and reasoning tokens. Use this instead of multiplying prices by hand.

  • find_cheaper

    Cheaper models that score at or above the given one on capability, costed on the same workload. Returns candidates to test, not a recommendation.

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 AndrewAvery7 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

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    69ミリ秒で応答(HTTP 200)

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    3件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

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7271件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7271件のうち81%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7271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

PromptSpendは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3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?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

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(0.1.11)がレジストリに届いたのは8 日前です。

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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

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★ 5,213MIT先月更新
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。

@promptspend/mcp

LLM pricing for coding agents — every price carries its source and the date it was last confirmed.

There are already MCP servers that will tell you what a model costs. This one tells you where the number came from, when it was last checked, and which numbers two sources disagree about. And it will cost a described workload rather than just quoting a rate, because the arithmetic between "$3 per million tokens" and "$4,955 a month" is where nearly every estimate goes wrong.

claude mcp add promptspend -- npx -y @promptspend/mcp

No API key. No account. MIT.


Why another pricing server

Every price comes with its paperwork.

// Real output, not an illustration: `get_price` for gpt-5 on 2026-08-03.

{ "model": "gpt-5", "input_per_million_usd": 1.25, "output_per_million_usd": 10, "provenance": { "source": "vendor", "source_description": "Hand-verified against the provider's own published pricing page.", "last_verified": "2026-08-03", "disputed": false, "upstream_stale": false, "confidence": "Confirmed against the provider's own pricing page on 2026-08-03.", "verified_url": "https://developers.openai.com/api/docs/pricing", }, }

last_verified moves as rows are re-read, so the date here will age; the shape will not. What is worth checking is that the block is present at all — a price without one is a price you cannot audit.

That matters more to an agent than to a person. Someone reading a web page sees the interface around the number and forms their own view of how much to trust it. A model handed a bare figure has nothing, and will repeat it with whatever confidence the phrasing implies. Given the date and the source it can say _"as of 1 August, per OpenAI's pricing page"_ instead of stating a number as though it were timeless.

And it says when it does not know. Where two sources disagree and no human has adjudicated, the response is marked disputed: true with both figures, rather than quietly picking one:

DISPUTED — two sources disagree on this price and no human has adjudicated it.

The figure shown is the primary feed's number, last confirmed 2026-08-02. Treat it as indicative and say so.

The tool a price lookup cannot provide

estimate_cost runs promptspend.com's own cost engine — imported, not reimplemented, so a number this server reports and a number the website shows cannot drift apart. A test asserts it.

It accounts for the things hand-rolled estimates miss:

  • Conversation history compounds. Turn _N_ re-sends turns 1…*N*−1 as input, so cost grows with the square of the turn count.
  • Cache _writes_ cost more than input — 1.25× at both OpenAI and Anthropic. Counting only the cheaper reads reports a saving your invoice will not have.
  • Long-context tiers apply per request, not per conversation.
  • Reasoning tokens are billable even though you never see them.
  • Output is priced separately, typically 3–5× input.

_"What would a support assistant cost at 4,000 conversations a day on GPT-5

versus DeepSeek V3.2?"_

Context footprint

MCP tool definitions are loaded into your context on every turn, for as long as the server is connected. A heavy server can add thousands of tokens to every message, which is why the advice going round is to prefer a CLI for read-only data.

A pricing server that quietly taxes every turn, to tell you about token costs, would be an easy and deserved joke. So:

This server adds ~897 tokens per turn. Three tools, short descriptions,

budgeted at 1,200 and checked in CI by npm run check:footprint.

If that number ever stops being true, the build fails — the README figure is asserted against the actual manifest, not typed once and trusted.

Tools

ToolWhat it answers
get_priceWhat does this model cost, and how much should I trust that? With as_of, what did it cost then?
estimate_costWhat will _my_ workload cost per month on each? With usage, what would these totals have cost?
find_cheaperWhat could I test that is cheaper and not obviously worse?

`get_price` with `as_of: "2026-09-15"` returns the rate PromptSpend published on that UTC day, read from the price history — useful for checking an old invoice. A day before PromptSpend began tracking the model is answered "not tracked", never with the first rate seen, and a later correction (PromptSpend had been reading the wrong page) is returned with the figure, so an agent does not present a misreading as what the vendor charged.

`estimate_cost` with `usage` prices measured totals — say a month from a usage export — instead of a described workload: { "input": 1200000, "output": 300000, "cache_read": 4000000, "cache_write": 200000 }, where input excludes cache reads. A model without a published cache rate is billed at its full input rate (and the response says so), and a model with a long-context tier is flagged, because totals cannot show which requests crossed it.

find_cheaper returns candidates to test, never a recommendation — the capability index behind it is an illustrative estimate, not a benchmark, and the response says so.

Install

Claude Code

claude mcp add promptspend -- npx -y @promptspend/mcp

Cursor / Claude Desktop / Windsurf — in mcp.json:

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

No install — hosted at https://promptspend.dev/mcp. Same tools, same answers, imported from this package rather than copied. In Claude.ai or ChatGPT, add it as a custom connector with that URL; in Claude Code:

claude mcp add --transport http promptspend https://promptspend.dev/mcp

The hosted server receives your tool arguments (a model name, a workload's token counts) to answer them, and stores none of them; it needs no key or account. Like the rest of the pricing API at promptspend.dev, it has Cloudflare's request logging switched on: each entry records the time, the address (/mcp), request headers and connection details such as an IP address, kept for up to seven days. PromptSpend's code never logs the arguments themselves. Run the npm package instead if a workload description should never leave your machine.

Or as an Agent Skill, which costs context only when a price question comes up rather than on every turn: see skills/.

What it will not do

  • It will not pass off a stale price as current. The catalog is fetched, never bundled. A retained copy may be used for at most 24 hours when the live file cannot be reached, and every affected tool response carries an explicit catalog_status warning written for the agent to relay. Past that bounded grace period, the tools return an error rather than an old number.
  • It has no benchmarks, latency or endpoint data. Other servers do. Three tools is a deliberate choice about your context budget.
  • It has no telemetry. Neither the npm package nor the hosted endpoint sends analytics or usage reports, and neither needs a key or an account. The hosted endpoint's request logging is described under Install.

Scope of the prices

Standard-tier, global-endpoint list prices in USD. Not modelled: regional and data-residency premiums, priority tiers, server-side tool-call fees, fine-tuning, and negotiated or committed-use discounts.


The same catalog is also in free native apps for iPhone and iPad and Android.

Part of PromptSpend — MIT. Found a wrong price? That is the most serious class of bug this project can have. Open an issue.

PopNxに聞く