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

Metamodel

作者:metamodel-appバージョン 1.2.0i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名io.github.joegra2003/metamodel

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

AI-callable calculators and engineering models with real formulas. No hallucinated math.

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: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • 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0項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • 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

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • 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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://www.metamodel.app/api/mcp

または、パソコンで動かす

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

{
  "mcpServers": {
    "metamodel": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "metamodel-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcp

または、パソコンで動かす

claude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp

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": {
    "metamodel": {
      "url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "metamodel": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "metamodel-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "metamodel": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
    }
  }
}

または、パソコンで動かす

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": {
    "metamodel": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "metamodel-mcp"
      ]
    }
  }
}

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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://www.metamodel.app/api/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

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

  • ! 注意

    作者とリポジトリが一致

    公開者(joegra2003)がリポジトリの所有者(metamodel-app)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

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

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18431件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの18431件のうち15%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18431件のうち22%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

Metamodel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?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

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(1.2.0)がレジストリに届いたのは4 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

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★ 2113 日前更新
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。

MetaModel MCP Server

An MCP (Model Context Protocol) server that lets AI assistants use MetaModel's formula engine for certified computation. Turn published calculators, pricing tools, and engineering models into AI-callable tools — no hallucinated math.

All tools are read-only. This server fetches published project schemas and runs stateless computations. It never writes, modifies, or stores any data.

Quick Start

Remote (hosted) — easiest

No install. Add the URL as a custom connector:

https://www.metamodel.app/api/mcp
  • Claude.ai / Claude Desktop: Settings → Connectors → Add custom connector → paste the URL
  • Claude Code: claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcp

Works on web and mobile; no Node required. The hosted endpoint is stateless, read-only, and rate-limited.

Claude Desktop

Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):

{

"mcpServers": { "metamodel": { "command": "npx", "args": ["-y", "metamodel-mcp"] } } }

Claude Code
claude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp
Other MCP Clients

Any MCP-compatible client can connect via stdio:

npx -y metamodel-mcp

Tools

metamodel_list_projects

Browse available calculators and engineering models. Returns project names, descriptions, publish tokens, and model names.

  • Annotations: readOnlyHint: true
metamodel_get_schema

Discover inputs and outputs for a specific project. Returns model names, input parameters (with types, defaults, validation rules), output fields, and formulas.

  • Annotations: readOnlyHint: true
ParameterTypeRequiredDescription
tokenstringYesProject publish token (from metamodel_list_projects)
metamodel_compute

Run a computation with input values. Send inputs once — they're auto-routed to the correct model by property name. Outputs from all models are returned, including cross-model cascading.

  • Annotations: readOnlyHint: true
ParameterTypeRequiredDescription
tokenstringYesProject publish token
modelstringNoTarget a specific model. When omitted, returns all models (recommended).
inputsobjectNoInput values as key-value pairs. Auto-routed to the correct model. Omitted inputs use defaults.

Examples

Example 1: List Available Projects

Prompt: "What calculators are available on MetaModel?"

Tool call: metamodel_list_projects()

Response (truncated):

{

"projects": [ { "token": "989bc6ae-e4d7-4585-8908-bfd03358043e", "name": "Deck Builder", "description": "Interactive deck builder with code-compliant sizing. Uses LOOKUP tables for beams, frost depths, and railing requirements.", "models": ["deck", "platformModel", "beamsModel", "postsModel", "railingModel", "summaryModel"] }, { "token": "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4", "name": "Building Engineer", "description": "Complete building engineering calculator. Enter room dimensions to auto-size HVAC, electrical, and lighting systems with full cost estimation.", "models": ["room", "hvac", "electrical", "lighting", "costEstimator"] }, { "token": "363c7753-ac4b-4de4-b1e7-e4536cb2f9bb", "name": "Life Expectancy Calculator", "description": "Estimate your life expectancy based on age, sex, and lifestyle factors.", "models": ["basics", "lifestyle", "results"] } ] }

Example 2: Get Project Schema

Prompt: "What inputs does the Building Engineer calculator need?"

Tool call: metamodel_get_schema({ token: "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4" })

Response (truncated):

{

"projectName": "Building Engineer", "models": [ { "name": "room", "title": "Room Dimensions", "inputs": [ { "name": "length", "type": "number", "defaultValue": 35.26 }, { "name": "width", "type": "number", "defaultValue": 60 }, { "name": "height", "type": "number", "defaultValue": 12 } ], "outputs": [ { "name": "floorArea", "formula": "floorArea = length * width" }, { "name": "volume", "formula": "volume = length * width * height" } ] }, { "name": "hvac", "title": "HVAC Sizing", "inputs": [ { "name": "climateZone", "defaultValue": "cold" }, { "name": "btuFactor", "type": "number", "defaultValue": 25 } ], "outputs": [ { "name": "btuRequired", "formula": "btuRequired = volume@room * btuFactor" }, { "name": "tonnage", "formula": "tonnage = btuRequired / 12000" }, { "name": "annualCost", "formula": "annualCost = tonnage * 120" } ] } ] }

Note the cross-model references: volume@room means "use the volume output from the room model." MetaModel handles this cascading automatically.

Example 3: Run a Computation

Prompt: "Size the HVAC, electrical, and lighting for a 50×80 ft room with 14 ft ceilings"

Tool call: metamodel_compute({ token: "fdc5fbef-...", inputs: { length: 50, width: 80, height: 14 } })

Response:

{

"models": { "room": { "outputs": { "floorArea": 4000, "volume": 56000, "wallArea": 3640 } }, "hvac": { "outputs": { "btuRequired": 1400000, "tonnage": 116.7, "annualCost": 14000 } }, "electrical": { "outputs": { "outletsNeeded": 304, "totalAmps": 456, "circuitCount": 23 } }, "lighting": { "outputs": { "totalLumens": 201240, "fixtureCount": 51, "totalWattage": 2040 } }, "costEstimator": { "outputs": { "hvacMaterial": 415917, "electricalMaterial": 18400, "lightingMaterial": 7650, "totalLabor": 89321, "grandTotal": 531288 } } }, "metadata": { "projectName": "Building Engineer", "evaluationMs": 7.1 } }

One API call → room geometry, HVAC sizing, electrical load, lighting design, and full cost estimate. All computed from real formulas in ~7ms, not LLM-generated.

Development

To test against a local MetaModel instance:

# Clone and build

cd packages/mcp-server npm install npm run build

Run with local URL

node dist/index.js --url http://localhost:3000

Test with MCP Inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js --url http://localhost:3000

Privacy Policy

MetaModel's MCP server is stateless and read-only:

  • No authentication required — all published projects are public
  • No personal data collected — computations are anonymous
  • No data stored — inputs are evaluated and discarded immediately
  • No cookies or tracking — the server makes direct API calls to metamodel.app
  • No third-party data sharing — results go only to the requesting client

Full privacy policy: https://www.metamodel.app/privacy

About MetaModel

MetaModel lets you build calculators, pricing tools, and engineering models with a spreadsheet-like formula language. Describe what you want, AI builds it, publish in seconds. Models become API-callable computation endpoints that any AI assistant can use via this MCP server.

License

MIT

Troubleshooting

  • "Project not found or not published" — the token belongs to an unpublished or deleted project. Ask the project owner for a current publish token, or list what's available with metamodel_list_projects.
  • Unknown input names — inputs are matched by property name. Call metamodel_get_schema first; it returns the exact input names, types, and defaults for the project.
  • Inputs sent as a JSON string — pass inputs as a JSON object ({"width": 12}), not a stringified object. Stringified inputs fail with an "Unknown input" error naming a character index.
  • Rate limits (hosted endpoint) — the hosted URL is rate-limited per client. For heavy use, run the npm package locally with your own network egress.
  • Node version (local install) — the stdio server needs Node 18+.
PopNxに聞く