Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
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.
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。
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。
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。
INFERRAIL_RECEIPTS_PATH必要なもの
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。
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。
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。
INFERRAIL_RECEIPTS_PATH env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。
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。
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
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
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tethered Trust
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.
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
Developer preview: interfaces may change before 1.0.
| Capability | What it does | Where | Status |
|---|---|---|---|
| Gateway | OpenAI- 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 inferrail | Available |
| Cost receipts | One record per call: tokens, price, cost, status, your tags. Never prompts or responses. Totals by job, customer or any tag. | local SQLite or JSONL | Available |
| MCP server | Read-only get_spend and get_health tools over your local receipts. | inferrail mcp | Preview |
| Inferrail Hosted | The 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 guide | Preview |
| Web Read | One public web page as clean markdown with a receipt, paid per call by the agent over x402 or MPP. | below | Preview |
| Agent purchases under a job budget | One budget covering model calls and x402 purchases; a purchase that doesn't fit is refused before it's signed. Local proof, no mainnet. | example | Experimental |
Also experimental: AP invoice-exception recovery, a hosted trial gateway, and Work Economics / Economic Authority (example; Base Sepolia testnet only).
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.
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/"}'
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.
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.
| Where | What it sees or keeps |
|---|---|
| Your provider | The full request, exactly as it would without Inferrail, under the provider's own policies. |
| The gateway, in memory | Your provider key (from its own environment) and the prompts and responses it forwards. |
| Receipts, on your disk | Provider, model, token usage, the price used and the cost, status, timing, and the attribution tags you send. |
| Not in receipts | Prompt 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.
POST /v1/chat/completions (OpenAI-compatible) and POST /v1/messages (Anthropic-compatible), with streaming and tool calls, plus GET /v1/models.Exact contract and non-goals: docs/PRODUCT.md. Running agent jobs that spend real money? Open a production setup request.
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.