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

Llmkit

作者:smigolsmigolバージョン 0.4.10i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.smigolsmigol/llmkit

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

AI cost tracking: 11 tools for spend, budgets, and Claude Code + Cursor + Cline costs

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: 開発者ツール
  • 入力が必要なもの:LLMKIT_API_KEY

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: LLMKIT_API_KEY, LLMKIT_PROXY_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

  • 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": {
    "llmkit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@f3d1/llmkit-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LLMKIT_API_KEY": "your-value",
        "LLMKIT_PROXY_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add llmkit --env LLMKIT_API_KEY=your-value --env LLMKIT_PROXY_URL=your-value -- npx -y @f3d1/llmkit-mcp-server

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": {
    "llmkit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@f3d1/llmkit-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LLMKIT_API_KEY": "your-value",
        "LLMKIT_PROXY_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。

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": {
    "llmkit": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@f3d1/llmkit-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LLMKIT_API_KEY": "your-value",
        "LLMKIT_PROXY_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。

自分で入力する値

  • LLMKIT_API_KEY 秘密 env
    LLMKit API key. Optional: local tools work without it.
  • LLMKIT_PROXY_URL env
    LLMKit proxy URL (defaults to hosted service)

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 smigolsmigol 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

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの4919件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの4919件のうち38%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4919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

Llmkit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?

入力が必要なもの:LLMKIT_API_KEY

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(0.4.10)がレジストリに届いたのは2 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:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

作者:github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

パソコンでもクラウドでも★ 34,245MIT4 日前更新
インストール

Desktop Commander

作者:wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

パソコンで動く★ 10,225MIT17 日前更新
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。

Measure what your AI agents cost. Stop requests before they exceed a budget.

Website | Docs | Pricing API | Architecture | Security | Assurance case

LLMKit is an open-source AI gateway and SDK suite for cost attribution, budget admission, and request evidence. The gateway reserves estimated spend before provider dispatch. It rejects requests that cannot fit the active budget, then settles admitted reservations to actual usage when the response completes.

The repository also ships local tracking surfaces that do not require an LLMKit account or proxy.

Choose a surface

SurfaceUse it whenPackage
Python transportYou want local cost estimates around existing SDK callsllmkit-sdk
CLI wrapperYour OpenAI or Anthropic client honors its standard base-URL environment variable@f3d1/llmkit-cli
TypeScript SDKYou have an existing key and want sessions, streaming, and gateway access from TypeScript@f3d1/llmkit-sdk
MCP serverYou want spend, budget, and local coding-session tools inside an MCP client@f3d1/llmkit-mcp-server
AI SDK providerYou use Vercel AI SDK 6@f3d1/llmkit-ai-sdk-provider
Gateway and dashboardYou need shared budgets, provider routing, receipts, and analyticspackages/proxy, packages/dashboard

Quick start

Local Python tracking
pip install llmkit-sdk
from llmkit import tracked

from openai import OpenAI

costs = [] client = OpenAI(http_client=tracked(on_cost=costs.append))

client.chat.completions.create( model="gpt-4.1", messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this incident."}], )

print(f"${sum(item.total_cost or 0 for item in costs):.6f}")

The transport reads provider usage metadata and estimates cost from the bundled pricing catalog. It does not send tracking data to LLMKit.

Zero-code CLI tracking
npx @f3d1/llmkit-cli -- python my_agent.py

Use -v for per-request output or --json for machine-readable results.

Gateway mode (existing key)

Gateway examples require an existing LLMKit API key. Account creation and key management are temporarily unavailable while the authenticated service is restored. If you do not already have a key, use one of the local tracking paths above.

from openai import OpenAI

client = OpenAI( base_url="https://api.llmkit.sh/v1", api_key="llmk_your_key_here", )

response = client.chat.completions.create( model="gpt-4.1", messages=[{"role": "user", "content": "Draft a release note."}], )

The budget path

The control path is built around three boundaries:

  • Atomic admission: a Durable Object owns reservation state for each budget scope. Concurrent requests cannot spend the same remaining balance.
  • Dispatch-aware idempotency: deterministic failures before dispatch release the key. After provider dispatch may have occurred, failures remain terminal to avoid duplicate spend.
  • Bounded responses: non-streaming bodies and individual SSE frames have explicit byte limits. LLMKit cancels upstream reads when a limit is exceeded.

Request receipts bind the admission decision, provider attempt, settlement, and analytics handoff with stable identifiers. Database writes use an outbox, so an analytics outage does not silently erase budget evidence.

MCP server

{

"mcpServers": { "llmkit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@f3d1/llmkit-mcp-server"] } } }

Five local tools inspect supported Claude Code sessions and Cline task data without an LLMKit key. Six gateway tools query spend, budgets, keys, sessions, and service health when LLMKIT_API_KEY contains an existing key. Together they expose 11 tools.

Pricing data

The pinned catalog is a bundled reference snapshot, not a live quote. One source file, packages/shared/pricing.json, records the snapshot date and generates the TypeScript, Python, and MCP tables. CI rejects drift between the source and generated files. The public site renders only populated provider tables and displays the source date.

The public comparison endpoint requires no account:

https://api.llmkit.sh/v1/pricing/compare?mode=text-token&models=anthropic%2Fclaude-sonnet-4-6%2Copenai%2Fgpt-4o&input=1000&output=1000&cacheRead=0&cacheWrite=0

The endpoint prices only the exact model keys supplied by the caller. It does not search for or recommend the cheapest model. Pricing is an estimate, not a provider invoice. Provider billing rules, model modality, and catalog freshness remain part of the error boundary.

Evidence and current boundary

ClaimEvidence in this repositoryBoundary
Concurrent budget admission is serializedWorker fixtures exercise competing reservations, retries, settlement, and recoveryDeterministic local Worker and database proof
Retry behavior avoids duplicate dispatchIdempotency tests cover payload mismatch, pre-dispatch release, and post-dispatch indeterminate stateProvider behavior is simulated in CI
Large provider responses are boundedSuccess, error, and unterminated SSE fixtures verify rejection and stream cancellationBound is per buffered response or SSE frame
Pricing artifacts are reproducibleOne generator and CI --check path cover all published language tablesCatalog values still require source updates
Hosted recovery can be evaluated safelyGuarded staging deploy and proof runners bind an isolated Worker, database, revision, and cleanup journalA completed hosted concurrency and outage-recovery receipt is not claimed here

See STAGING_PROOF.md for the isolated hosted proof contract. It deliberately refuses production targets and dirty worktrees.

Project policy and design

DocumentWhat it owns
GovernanceDecision authority, roles, disputes, and the current continuity gap
RoadmapIntended and excluded work through August 2027
ArchitectureComponents, request flows, identity, storage, deployment, and failure boundaries
SecuritySecurity requirements, excluded guarantees, reporting, and supported versions
Security assuranceThreat model, trust boundaries, executable evidence, residual risks, and runtime HOLDs
AccessibilityPublic-site controls, verification method, known gaps, and language scope
ContributingSetup, quality gates, review expectations, and DCO sign-off

Development

git clone https://github.com/smigolsmigol/llmkit

cd llmkit corepack pnpm@9.15.4 install --frozen-lockfile corepack pnpm@9.15.4 build corepack pnpm@9.15.4 quality:pr

Run the Worker locally with development-only bindings:

corepack pnpm@9.15.4 --filter @f3d1/llmkit-proxy dev

Generic deploy commands are intentionally omitted. Staging and production use separate guarded scripts with explicit target confirmation.

Security

Provider credentials are encrypted with AES-256-GCM using a random IV and owner/provider-bound additional authenticated data. LLMKit API keys are hashed before storage. CI includes secret scanning, static analysis, dependency review, CodeQL, and package provenance checks.

Read the security policy and architecture and the machine-readable Security Insights snapshot. Please report vulnerabilities through GitHub private vulnerability reporting or email security@llmkit.sh.

License

MIT

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