프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Inferrail

제작자: domondi1버전 0.4.18i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.domondi1/inferrail

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local, payload-free AI cost visibility for agents. Query spend by model, route, or tagged work.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: INFERRAIL_RECEIPTS_PATH

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "inferrail": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "inferrail",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add inferrail --env INFERRAIL_RECEIPTS_PATH=your-value -- uvx inferrail mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "inferrail": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "inferrail",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "inferrail": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "inferrail",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • INFERRAIL_RECEIPTS_PATH env
    Absolute path to your Inferrail receipts file (JSONL or SQLite). Used when a tool call gives no receipts_path. Default: ./inferrail-receipts.jsonl

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 domondi1 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 18348개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 18348개 중 88%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 18348개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Inferrail, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.18)은 5일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 好縮 Short

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

好縮 Short

제작자: gooonamee

Smart URL shortener: create, tag and track short links on s.gooo.name.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

What works today

Developer preview: interfaces may change before 1.0.

CapabilityWhat it doesWhereStatus
GatewayOpenAI- 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 inferrailAvailable
Cost receiptsOne record per call: tokens, price, cost, status, your tags. Never prompts or responses. Totals by job, customer or any tag.local SQLite or JSONLAvailable
MCP serverRead-only get_spend and get_health tools over your local receipts.inferrail mcpPreview
Inferrail HostedThe 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 guidePreview
Web ReadOne public web page as clean markdown with a receipt, paid per call by the agent over x402 or MPP.belowPreview
Agent purchases under a job budgetOne budget covering model calls and x402 purchases; a purchase that doesn't fit is refused before it's signed. Local proof, no mainnet.exampleExperimental

Also experimental: AP invoice-exception recovery, a hosted trial gateway, and Work Economics / Economic Authority (example; Base Sepolia testnet only).

Quickstart

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.

For agents

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/"}'

HTTP 402 with the price; an x402 or MPP client pays and repeats the request

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.

How it works

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.

WhereWhat it sees or keeps
Your providerThe full request, exactly as it would without Inferrail, under the provider's own policies.
The gateway, in memoryYour provider key (from its own environment) and the prompts and responses it forwards.
Receipts, on your diskProvider, model, token usage, the price used and the cost, status, timing, and the attribution tags you send.
Not in receiptsPrompt 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.

Current support

  • Endpoints: POST /v1/chat/completions (OpenAI-compatible) and POST /v1/messages (Anthropic-compatible), with streaming and tool calls, plus GET /v1/models.
  • Providers: OpenAI, Anthropic, and endpoints compatible with either. Built-in prices cover OpenAI and Anthropic models; others need a price in your config, or their cost stays unknown.
  • Not supported: the OpenAI Responses API, embeddings, image generation, audio and Realtime, batch, and native Gemini or Bedrock APIs. Fields the gateway can't account for are rejected with a clear error, never silently dropped.
  • Scope: only calls through a running gateway are counted.

Exact contract and non-goals: docs/PRODUCT.md. Running agent jobs that spend real money? Open a production setup request.

Documentation

  • Give one AI agent run a dollar budget
  • Integrations: SDKs, frameworks, attribution, MCP, voice
  • Self-hosting: install, configuration, storage, budgets, dashboard
  • Product scope and architecture
  • Machine-readable: llms.txt, openapi.json (the gateway), config.schema.json

Contributing, security, license

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.

PopNx에게 묻기