GreenPick

Name: GreenPick
Author: bithug01

作者：bithug01バージョン 0.6.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.bithug01/greenpick

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Greener, cheaper cloud infra decisions — carbon + cost + latency tradeoffs, in-editor.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: その他
入力が必要なもの：EIA_API_KEY, ENTSOE_TOKEN, ELECTRICITYMAPS_TOKEN

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。
自分で入力するもの： GREENPICK_CARBON_SOURCE, EIA_API_KEY, ENTSOE_TOKEN, ELECTRICITYMAPS_TOKEN, GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS, GREENPICK_LOG_LEVEL

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "greenpick": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "greenpick"
      ],
      "env": {
        "GREENPICK_CARBON_SOURCE": "your-value",
        "EIA_API_KEY": "your-value",
        "ENTSOE_TOKEN": "your-value",
        "ELECTRICITYMAPS_TOKEN": "your-value",
        "GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS": "your-value",
        "GREENPICK_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add greenpick --env GREENPICK_CARBON_SOURCE=your-value --env EIA_API_KEY=your-value --env ENTSOE_TOKEN=your-value --env ELECTRICITYMAPS_TOKEN=your-value --env GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS=your-value --env GREENPICK_LOG_LEVEL=your-value -- uvx greenpick

動かす前に、空欄の値を入力してください。

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": {
    "greenpick": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "greenpick"
      ],
      "env": {
        "GREENPICK_CARBON_SOURCE": "your-value",
        "EIA_API_KEY": "your-value",
        "ENTSOE_TOKEN": "your-value",
        "ELECTRICITYMAPS_TOKEN": "your-value",
        "GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS": "your-value",
        "GREENPICK_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "greenpick": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "greenpick"
      ],
      "env": {
        "GREENPICK_CARBON_SOURCE": "your-value",
        "EIA_API_KEY": "your-value",
        "ENTSOE_TOKEN": "your-value",
        "ELECTRICITYMAPS_TOKEN": "your-value",
        "GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS": "your-value",
        "GREENPICK_LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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。

自分で入力する値

GREENPICK_CARBON_SOURCE env
Carbon data source: 'auto' (US->EIA, EU->ENTSO-E, Canada->Hydro-Québec/IESO live), 'mock' (offline: typical monthly values from a year of real data), 'eia', 'entsoe', or 'electricitymaps'. Defaults t…
EIA_API_KEY 秘密 env
Free US EIA-930 grid data API key (optional; enables live US carbon).
ENTSOE_TOKEN 秘密 env
Free EU ENTSO-E grid data token (optional; enables live EU carbon + day-ahead forecast).
ELECTRICITYMAPS_TOKEN 秘密 env
Electricity Maps API token (optional; used when GREENPICK_CARBON_SOURCE=electricitymaps).
GREENPICK_CACHE_TTL_SECONDS env
Cache lifetime for fetched grid data, in seconds.
GREENPICK_LOG_LEVEL env
Logging level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR).

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6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 bithug01 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

その他のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの32433件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32433件のうち98%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32433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

GreenPick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？

入力が必要なもの：EIA_API_KEY, ENTSOE_TOKEN, ELECTRICITYMAPS_TOKEN

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（0.6.2）がレジストリに届いたのは昨日です。

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Python (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops

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

Spec Driven Development

作者：formulahendry

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

パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新

インストール

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新

インストール

Symantec Cloud DLP AIops

作者：AIops-tools

Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.

パソコンで動く今日更新

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。

GreenPick

Write greener, cheaper cloud infrastructure — before you deploy.

A design-time sustainability co-pilot that runs as an MCP server inside your vibe-coding environment (Cursor / Claude Code / Kiro). Ask it where to deploy, when to run a job, or how to right-size — and it answers with an honest carbon + cost + latency tradeoff, in-editor, in seconds. (It responds when you ask; auto-nudging on infra-code changes is on the roadmap.)

Status: working — 19 tools. Live carbon for US (EIA-930), EU (ENTSO-E) and Canada (Hydro-Québec,

IESO — no key needed), cross-cloud cost

parity (Vantage-refreshed), per-axis R/Y/G ratings, carbon-aware scheduling + day-ahead forecast,

GPU-training and LLM-inference carbon, right-sizing, serving-pattern and data-locality/residency

checks — all shipped. Offline or without API keys, falls back to clearly-labelled *typical* values:

this month's average for each grid, from a year of real data.

*The same 40-GPU-hour training run emits ~0.6 kg CO₂ in Stockholm vs ~17.5 kg in Sydney — a ~28× difference from region choice alone (typical October grids; Sydney on Ember's 2025 national figure, a lower bound for its coal-heavier state grid). Ask GreenPick and it surfaces that (with the cost and latency tradeoff) while you're still in the editor, before you commit.*

▶ [See the 5-minute demo](docs/demo.md) — three scenarios with real tool output (training placement, the egress backfire, the forecast).

Features

🧮 **Right-sizing that cuts cost *and* carbon together** — the FinOps win with a carbon twin. The money saved is the reason to run it; the carbon comes free.
⏱ Carbon-aware scheduling — run deferrable jobs (ETL, batch, training) when the grid is cleanest, now or day-ahead. A decision you make for *every* recurring job.
⚡ GPU training & LLM inference carbon — estimate a run's footprint and the greener *where* + *when*; the size/placement choices that actually move the number.
🌍 Greener region picks — ranked by carbon, with the cost + latency tradeoff shown, not hidden.
🛡 Backfire guards — flags when a greener move loses to egress, or crosses a data-residency line.
🔌 Live US + EU grid data, with a realistic fallback built from a year of real data — no API keys required to start.

Why this exists
What it is / is NOT · How it differs
Scope
MCP tools
Data sources
Honest limitations
Quick start
FAQ
Contributing
License

Why this exists

The same web service emits very different CO₂ depending on which region it runs in, because electricity grids differ in carbon intensity. Existing tools either rank regions in the abstract, or measure carbon *after* you deploy. GreenPick does it at the moment you choose, and tells you what the greener choice *costs you* in latency and dollars — so you can accept or reject it with eyes open.

What it is / is NOT

IS: directional "greener choice" guidance for a developer picking a cloud region while building. Guidance, with tradeoffs stated.
IS NOT: audited carbon accounting, ESG/Scope-2 reporting, or a real-time scheduler. GreenPick does not claim GHG-Protocol or ISO compliance — that's what the paid data vendors (Electricity Maps, WattTime) provide. GreenPick is for *decisions*, not *disclosures*.

How it differs from what's out there

Measurement tools (Cloud Carbon Footprint, CodeCarbon, Kepler) report what you *already* emitted, *after* you deploy. GreenPick advises *before* — at the choice.
Cloud providers' own tools (AWS CCFT, Azure, Google's "Low CO₂" region labels) cover *one* cloud and show carbon alone. GreenPick is cross-cloud and weighs carbon against cost and latency so you see the tradeoff, not just a green badge.
CI/CD carbon tools act at merge time on a pipeline job. GreenPick works earlier, in the editor, across more decisions (scheduling, right-sizing, training/inference, egress & residency).
Grid-data SDKs (Electricity Maps, WattTime, GSF Carbon Aware SDK) are building blocks; GreenPick is the decision layer on top of that kind of data.

The combination — cross-cloud, carbon + cost + latency, at design time, in the editor, with backfire guards — is the part nothing else puts together.

Scope

Providers: AWS, GCP, Azure — 25 regions across the US, Europe, Canada, Asia and Australia.
Workloads: long-running web/API services, GPU training runs, and deferrable jobs (ETL / batch / backups) — placement and timing for each.
Carbon = grid carbon intensity by region (directional, point-in-time; live US + EU), plus a day-ahead forecast (EU) for forward-looking scheduling.
Cost = compute + egress ballpark (deterministic static table, apples-to-apples across clouds; never LLM-invented).
Latency = geographic estimate to a stated user location.
Efficiency levers: greener instance family (perf-per-watt), right-sizing (cost + carbon together), and a carbon-metric scaffold to track your app over time.
Guardrails: data-locality / egress backfire checks and cross-jurisdiction residency flags.
Free data only. No flow-traced consumption accounting; carbon forecast is relative, not absolute.

Roadmap: data-format/engine efficiency advice, sub-national grid zones, CI/CD integration. See docs/user-questions-backlog.md.

MCP tools

19 tools, grouped by what you're trying to do.

Pick a region

Tool	What it does
`compare_regions_tri_axis`	Rank candidate regions by carbon with cost + latency tradeoffs; recommend a pick, each axis rated R/Y/G. Pass `regions` to rank only the ones you'd actually consider.
`greener_alternative_to`	"You picked X — the greenest region within +N ms latency is Y (−Z% carbon, Δcost)." The core nudge.
`region_carbon_now`	Current gCO₂/kWh for a region, with source + timestamp + freshness — and, when live, whether that's cleaner, dirtier or about usual for that hour this month.

Time a job (scheduling)

Tool	What it does
`cleanest_hours_to_run`	Cleanest recent hours to time a deferrable job (ETL, backups, training), + % reduction. Pass `window_hours` for a job of known duration → cleanest contiguous window to start at.
`cleanest_time_of_day`	For a recurring job (nightly batch): the region's cleanest time of day, averaged across recent days. A daily pattern, not a 7-day weekly one.
`greenest_regions_on_average`	Which regions are cleanest on a typical day in a given month (or the whole year), ranked from last year's real data. Offline, no keys; a planning view, not today's grid.
`carbon_forecast`	Forward-looking: which upcoming hours will be cleanest, from the EU day-ahead wind+solar forecast (ENTSO-E). Relative ranking; US/uncovered zones degrade to the recent historical pattern.

Estimate a workload's carbon

Tool	What it does
`estimate_workload_carbon`	Rough kgCO₂/month for a workload in a region (an estimate, not a measurement).
`estimate_training_carbon`	Carbon of a GPU training run (TDP-based energy × live grid), with greener where (region ranking) + when (cleanest hours) — the two levers that compound for portable, deferrable training.
`estimate_inference_carbon`	Energy + CO₂ of an LLM inference workload, by model size class × output tokens × requests (× live grid). A low–high band; smaller size class is the big lever. Self-hosted-friendly; not a named-model leaderboard.

Efficiency & guardrails

Tool	What it does
`greener_instance_family`	A greener same-size family in the same region via perf-per-watt (newer generation / ARM Graviton-class does the same work on less energy).
`rightsizing_check`	Right-sizing (the #1 FinOps win) with a carbon twin: if you're over-provisioned, a smaller size cuts both cost and carbon → the right-sized target with monthly $ and kg CO₂ saving.
`offhours_check`	For dev/test/staging that doesn't need to run 24/7: the monthly $ and kg CO2 saved by running it only N hours a week. Compute only, directional.
`data_locality_egress_check`	Warn when running compute away from where your data lives backfires: directional egress $ + coarse transfer carbon, and whether a greener-region move is still a net win.
`migration_payoff`	Does moving the data to the compute's region pay off? Payback in months, one-off vs monthly egress and transfer carbon, net over 12 months. Egress only.
`region_move_justification`	A short paste-ready paragraph for a pull request or decision record, with the carbon, cost, latency and egress numbers and their quality labels. Says so if the move is not an improvement.
`serving_pattern_advice`	For a user-facing platform: serve from one region or several? Traffic-weighted latency + carbon, with the multi-region data-sync egress and cross-jurisdiction residency catches.

Instrument & understand

Tool	What it does
`carbon_metric_scaffold`	Emits paste-in instrumentation (Python) so your app reports its own estimated carbon over time — observable proxies × GreenPick's power model × live grid. Self-tracking, directional; not a runtime meter.
`explain_methodology_and_limits`	The assumptions and what GreenPick explicitly does not claim.

Data sources (free; swappable behind one interface)

EIA-930 (US balancing authorities) and ENTSO-E (EU zones) — live grid carbon, auto-routed by region. Both also drive cleanest_hours_to_run from recent hourly history.
Hydro-Québec (Montreal / Québec City regions) and IESO (Toronto regions) — live hourly generation by source, public, no key needed. Hydro-Québec figures arrive 1.5–6 h late, so the latest complete hour is used and its timestamp shown.
Typical — the offline default and fallback: for each region, this calendar month's average intensity and average hour-of-day profile (UTC), computed from 12 months of real hourly EIA-930 / ENTSO-E data (data/typical.json, refreshed by scripts/refresh_typical.py). Labelled quality: "typical" — a realistic norm, never presented as a current reading.
Annual — for Singapore, Tokyo, Mumbai/Pune and Sydney, where no free hourly data exists: the country's yearly lifecycle grid intensity from Ember (via Our World in Data, CC BY 4.0), with source and year (data/annual.json). Labelled quality: "annual_average"; fine for comparing regions, but carries no timing signal.
**Mock

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

GreenPick

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

その他のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Symantec Cloud DLP AIops

作者のREADME

Features

Contents

Why this exists

What it is / is NOT

How it differs from what's out there

Scope

MCP tools

Pick a region

Time a job (scheduling)

Estimate a workload's carbon

Efficiency & guardrails

Instrument & understand

Data sources (free; swappable behind one interface)