Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Smart LLM routing across every major provider via one OpenAI-shape API.
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。
GAMMAINFRA_API_KEY, GAMMAINFRA_BASE_URL「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
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": {
"gammainfra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gammainfra/mcp-server"
],
"env": {
"GAMMAINFRA_API_KEY": "your-value",
"GAMMAINFRA_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add gammainfra --env GAMMAINFRA_API_KEY=your-value --env GAMMAINFRA_BASE_URL=your-value -- npx -y @gammainfra/mcp-server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": {
"gammainfra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gammainfra/mcp-server"
],
"env": {
"GAMMAINFRA_API_KEY": "your-value",
"GAMMAINFRA_BASE_URL": "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": {
"gammainfra": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@gammainfra/mcp-server"
],
"env": {
"GAMMAINFRA_API_KEY": "your-value",
"GAMMAINFRA_BASE_URL": "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。
GAMMAINFRA_BASE_URL 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7日にチェック
レジストリ名はドメイン gammainfra.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
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。
入力が必要なもの:GAMMAINFRA_API_KEY
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(0.1.1)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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。
Model Context Protocol (MCP) server for GammaInfra — intelligent LLM routing across every major provider via one OpenAI-shape API.
Drop this server into Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, Continue, or any MCP-compatible host, and your agent gets direct tool access to:
gammainfra/auto for smart routing) with cost, latency, and quality controls. Routing metadata (which provider served, exact cost in USD, fallback chain) is returned as a structured routing_meta field.The server runs via npx — no manual install needed. The first invocation downloads and caches the package.
claude mcp add gammainfra \
--env GAMMAINFRA_API_KEY=sk-gammainfra-... \ -- npx -y @gammainfra/mcp-server
Or edit ~/.claude.json and add to the mcpServers block:
{
"mcpServers": { "gammainfra": { "command": "npx", "args": ["-y", "@gammainfra/mcp-server"], "env": { "GAMMAINFRA_API_KEY": "sk-gammainfra-..." } } } }
Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "gammainfra": { "command": "npx", "args": ["-y", "@gammainfra/mcp-server"], "env": { "GAMMAINFRA_API_KEY": "sk-gammainfra-..." } } } }
Restart Claude Desktop. The "GammaInfra" server should appear in the tools menu.
Edit ~/.cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "gammainfra": { "command": "npx", "args": ["-y", "@gammainfra/mcp-server"], "env": { "GAMMAINFRA_API_KEY": "sk-gammainfra-..." } } } }
Open Cline's settings (gear icon → MCP Servers tab) and add:
{
"gammainfra": { "command": "npx", "args": ["-y", "@gammainfra/mcp-server"], "env": { "GAMMAINFRA_API_KEY": "sk-gammainfra-..." }, "disabled": false } }
| Var | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|
GAMMAINFRA_API_KEY | yes | — | Your GammaInfra API key, format sk-gammainfra-{32_chars}. |
GAMMAINFRA_BASE_URL | no | https://api.gammainfra.com/v1 | Override for staging/dev. |
chat_completionsSend a chat completion request and receive the model response plus routing metadata.
Parameters:
| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
model | string | yes | gammainfra/auto for smart routing, gammainfra/fast/gammainfra/cheap for tier shortcuts, or pin a specific model like openai/gpt-5-mini. |
messages | array | yes | OpenAI-shape conversation messages. |
temperature | number | no | 0..2. |
max_tokens | int | no | |
max_completion_tokens | int | no | GPT-5 family requires this instead of max_tokens. |
cost_quality | float | no | 0.0..1.0 continuous dial. Sent as X-GammaInfra-Cost-Quality. |
max_latency_ms | int | no | 60..600000. Caps total wall-clock incl. fallback retries. Also enforced client-side as a hard request abort. |
preference | string | no | quality, cost, or latency. |
region | string | no | us, eu, apac, or specific AWS region. |
tools, tool_choice, response_format, top_p, frequency_penalty, presence_penalty | various | no | Standard OpenAI fields, forwarded as-is. |
Returns: { response: , routing_meta: { provider, endpoint, cost_usd, input_cost_usd, output_cost_usd, router_version, logical_model, fallback_chain, attempted_count, request_id, ... } }
Timeout note: Every request has a 10-minute client-side hard timeout (via AbortController) so a hung upstream can't wedge the MCP process. For chat_completions, a supplied max_latency_ms replaces that default as the hard abort bound.
Streaming note: MCP tool responses are non-streaming. The server always sends stream: false to the upstream and does not accept a stream parameter on the tool input (it's rejected by schema validation). For streaming, use the GammaInfra HTTP API directly.
list_modelsNo parameters. Returns the full model catalog including direct-pin slugs, per-token pricing, and capability flags (supports_tools, supports_vision).
get_balance| Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
include_byok | boolean | no | Default false. Also fetch the BYOK balance. Off by default to avoid an extra request — and a guaranteed 404 — for customers without BYOK enrollment. |
Returns { managed_balance_usd, byok_balance_usd, currency }. With include_byok omitted/false, byok_balance_usd is null and no BYOK request is made (no byok_error). With include_byok: true, if BYOK isn't enrolled, byok_balance_usd is null and a byok_error field describes the cause.
get_statusNo parameters. Returns GammaInfra's current overall health, per-provider state and live p50 latency, and 24h request count.
git clone https://github.com/yuz0101/gammainfra-mcp-server.git
cd gammainfra-mcp-server npm install npm run test # 30 tests, ~1s npm run build # tsc → dist/ npm run typecheck
MIT — see LICENSE.