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

Inferrail

作者:domondi1バージョン 0.4.18i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.domondi1/inferrail

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local, payload-free AI cost visibility for agents. Query spend by model, route, or tagged work.

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: その他

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: INFERRAIL_RECEIPTS_PATH

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?

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": {
    "inferrail": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "inferrail",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add inferrail --env INFERRAIL_RECEIPTS_PATH=your-value -- uvx inferrail mcp

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": {
    "inferrail": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "inferrail",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "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": {
    "inferrail": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "inferrail",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "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。

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

  • INFERRAIL_RECEIPTS_PATH env
    Absolute path to your Inferrail receipts file (JSONL or SQLite). Used when a tool call gives no receipts_path. Default: ./inferrail-receipts.jsonl

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8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 domondi1 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18380件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの18380件のうち88%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18380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

Inferrail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(0.4.18)がレジストリに届いたのは5 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。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, Tethered Trust

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

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★ 211一昨日更新
インストール

Tethered Trust

作者:tetheredtrust.com

Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.

クラウドで動く今日更新
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。

Inferrail

Spending limits, receipts and paid execution for AI agents.

Give each AI job a dollar budget that's enforced before the provider is called, and a cost receipt that never stores what the model said.

Quickstart · For agents · How it works · Docs · tryinferrail.com

A real run of the gateway and dashboard with a local stand-in model: one job with a $0.04 limit, four calls answered, two refused with HTTP 402 before reaching the model. How it was recorded

What works today

Developer preview: interfaces may change before 1.0.

CapabilityWhat it doesWhereStatus
GatewayOpenAI- and Anthropic-compatible proxy you run yourself. A dollar budget per job, shared by parallel calls; a call that would exceed it gets HTTP 402 before the provider.pip install inferrailAvailable
Cost receiptsOne record per call: tokens, price, cost, status, your tags. Never prompts or responses. Totals by job, customer or any tag.local SQLite or JSONLAvailable
MCP serverRead-only get_spend and get_health tools over your local receipts.inferrail mcpPreview
Inferrail HostedThe same per-run budgets run for you, shared across agents and machines. 250 runs a month free, then USDC credits over x402. Bring your own provider key.hosted guidePreview
Web ReadOne public web page as clean markdown with a receipt, paid per call by the agent over x402 or MPP.belowPreview
Agent purchases under a job budgetOne budget covering model calls and x402 purchases; a purchase that doesn't fit is refused before it's signed. Local proof, no mainnet.exampleExperimental

Also experimental: AP invoice-exception recovery, a hosted trial gateway, and Work Economics / Economic Authority (example; Base Sepolia testnet only).

Quickstart

Requires Python 3.11+.

Try it offline. No API key, no network calls, no provider charges:

pip install inferrail

inferrail demo inferrail report --by customer --receipts ./inferrail-demo-receipts.jsonl

The demo sends scripted requests through the real engine to a fake provider with made-up prices labelled DEMO, and prints what they cost by customer.

Give one run a budget, inside your Python app. No config file, no second process:

import inferrail

from openai import OpenAI

base_url = inferrail.start() # the gateway, on a background thread in this process client = OpenAI(base_url=base_url, api_key="unused") # your key stays in OPENAI_API_KEY client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", # any model your account can use; inferrail models lists priced ones max_tokens=200, messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this contract."}], extra_headers={ "X-Inferrail-Attribute-Work-Id": "contract-review-42", # the run "X-Inferrail-Budget-Usd": "0.50", # its dollar ceiling }, )

Every call with the same work id shares that budget, including parallel calls; one that would push the run past it gets HTTP 402 before it reaches OpenAI. inferrail work contract-review-42 shows what the run cost.

More: run it as a shared gateway with the local dashboard, framework snippets (LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, Haystack, LlamaIndex, Microsoft Agent Framework), and other clients, including the Anthropic SDK.

For agents

Start at [tryinferrail.com/llms.txt](https://tryinferrail.com/llms.txt): what's live, with links to each service's guide and the OpenAPI contract.

Web Read sells one public web page as clean markdown, with its word count, a SHA-256 of the content and a receipt. $0.002 per delivered page, paid over x402 (USDC on Base) or MPP (Tempo); no account or API key. The payment is checked first and settled only after the page is delivered, so refusals (robots.txt, non-public addresses, non-text, over 2 MB, target-site errors) are never charged. Retrying the same url and request_id from the same wallet within 10 minutes returns the page already paid for.

curl -i -X POST https://inferrail-cost-gateway.onrender.com/read/v1/page \

-H 'content-type: application/json' -d '{"url": "https://example.com/"}'

HTTP 402 with the price; an x402 or MPP client pays and repeats the request

Guides: Web Read · Hosted · service source.

MCP. Ask your agent what a job cost, from your local receipts:

claude mcp add inferrail \

-e INFERRAIL_RECEIPTS_PATH=/absolute/path/to/inferrail-receipts.jsonl \ -- uvx --with "mcp>=2.0" inferrail mcp

Two read-only tools, get_spend (known cost and tokens by provider, model, route or any tag such as work_id) and get_health. They don't run inference, write files or pay for anything. Other clients: docs/integrations.md.

How it works

The gateway routes each request by model to a configured provider, checks any budget in scope, forwards the call, and writes one receipt per request, including requests a budget refused. A cost is recorded only when the provider reports usage and a price is on file; otherwise it's unknown, never a guessed $0.

WhereWhat it sees or keeps
Your providerThe full request, exactly as it would without Inferrail, under the provider's own policies.
The gateway, in memoryYour provider key (from its own environment) and the prompts and responses it forwards.
Receipts, on your diskProvider, model, token usage, the price used and the cost, status, timing, and the attribution tags you send.
Not in receiptsPrompt and response bodies.

Attribution tags are stored as sent, so keep secrets and message content out of them. inferrail verify-payload-free prints the live receipt schema, and canary tests check that message bodies never reach receipts; neither is a security audit. The optional usage beacon sends nothing unless an endpoint is configured (details). Architecture: docs/ARCHITECTURE.md.

Current support

  • Endpoints: POST /v1/chat/completions (OpenAI-compatible) and POST /v1/messages (Anthropic-compatible), with streaming and tool calls, plus GET /v1/models.
  • Providers: OpenAI, Anthropic, and endpoints compatible with either. Built-in prices cover OpenAI and Anthropic models; others need a price in your config, or their cost stays unknown.
  • Not supported: the OpenAI Responses API, embeddings, image generation, audio and Realtime, batch, and native Gemini or Bedrock APIs. Fields the gateway can't account for are rejected with a clear error, never silently dropped.
  • Scope: only calls through a running gateway are counted.

Exact contract and non-goals: docs/PRODUCT.md. Running agent jobs that spend real money? Open a production setup request.

Documentation

  • Give one AI agent run a dollar budget
  • Integrations: SDKs, frameworks, attribution, MCP, voice
  • Self-hosting: install, configuration, storage, budgets, dashboard
  • Product scope and architecture
  • Machine-readable: llms.txt, openapi.json (the gateway), config.schema.json

Contributing, security, license

Questions and bugs: GitHub issues. Security or privacy vulnerabilities: report privately, as described in SECURITY.md. Contributing: CONTRIBUTING.md (pytest needs no API key or network). License: Apache-2.0.

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