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
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Tokencost Dev

作者：atriumnバージョン 0.1.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.jeff-atriumn/tokencost-dev

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

LLM pricing oracle — model lookup, cost estimation, and comparison via LiteLLM

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: 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

  • 基本チェック：1項目中0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。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • 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。

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

{
  "mcpServers": {
    "tokencost-dev": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tokencost-dev"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add tokencost-dev -- npx -y tokencost-dev

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": {
    "tokencost-dev": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tokencost-dev"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "tokencost-dev": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tokencost-dev"
      ]
    }
  }
}

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。

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7日にチェック

  • ! 注意

    作者とリポジトリが一致

    公開者（jeff-atriumn）がリポジトリの所有者（atriumn）ではありません。別の人が登録した可能性があります

  • … 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

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7249件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7249件のうち3%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7249件のうち33%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

Tokencost Devは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち0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（0.1.3）がレジストリに届いたのは8 か月前です。

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Node.jsも必要です。

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今日更新
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★ 48,148MIT20 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。

tokencost

Ask your AI assistant "how much does GPT-4o cost?" — get an instant, accurate answer.

Install in 30 seconds

Claude Code:

claude mcp add tokencost-dev -- npx -y tokencost-dev

Then ask: *"How much would 1M input tokens cost on claude-sonnet-4-5?"*

Cursor (.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "tokencost-dev": { "command": "npx", "args": ["-y", "tokencost-dev"] } } }

No API keys. No accounts. No configuration files. Pricing data is fetched from the LiteLLM community registry and cached locally for 24 hours.

Tools

get_model_details

Look up pricing, context window, and capabilities for any model. Fuzzy matching means "sonnet 4.5" works just as well as "claude-sonnet-4-5-20250514".

> "What are Claude Sonnet 4.5's pricing and capabilities?"

Model: claude-sonnet-4-5 Provider: anthropic | Mode: chat

Pricing (per 1M tokens): Input: $3.00 Output: $15.00

Context Window: Max Input: 200K Max Output: 8K

Capabilities: vision, function_calling, parallel_function_calling

calculate_estimate

Estimate cost for a given number of input and output tokens.

> "How much will 1000 input + 500 output tokens cost on Claude Sonnet 4.5?"

Cost Estimate for claude-sonnet-4-5

Input: 1K tokens × $3.00/1M = $0.003000 Output: 500 tokens × $15.00/1M = $0.007500 ───────────────────────────── Total: $0.0105

compare_models

Find the most cost-effective models matching your requirements.

> "What are the cheapest OpenAI chat models?"

Top 2 most cost-effective models (provider: openai) (mode: chat):

  1. gpt-4o-mini Provider: openai | Mode: chat Input: $0.15/1M | Output: $0.60/1M Context: 128K in / 16K out
  1. gpt-4o Provider: openai | Mode: chat Input: $5.00/1M | Output: $15.00/1M Context: 128K in / 16K out
refresh_prices

Force re-fetch pricing data from the LiteLLM registry (cache is refreshed automatically every 24h).

Docs

Full documentation at tokencost.dev

License

MIT

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