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

Agent Costcenter

제작자: mdfifty50-boop버전 0.1.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.mdfifty50-boop/agent-costcenter

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Multi-agent billing and cost allocation tracking

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.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 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": {
    "agent-costcenter": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-costcenter-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agent-costcenter -- npx -y agent-costcenter-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

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

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

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.

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 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 mdfifty50-boop 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 18613개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 18613개 중 6%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 18613개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Agent Costcenter, 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(0.1.3)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, DECIDE: Migration Discovery Risk Review

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

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

Spec Driven Development

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

제작자: formulahendry초기↓ 66/주★ 44014개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Remote Desktop Commander

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

제작자: desktop-commander성장 중★ 2113일 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ desktopcommander.app

DECIDE: Migration Discovery Risk Review

Run after each discovery iteration to see what's still uncertain, who to ask next, and what changed.

제작자: stratus-consulting초기오늘 업데이트

클라우드에서 실행

제작자의 README

README 열기

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

agent-costcenter-mcp

MCP server for per-agent cost attribution and budget management. Answer "which agent costs the most?" across your entire AI agent fleet.

Features

  • Per-agent cost tracking — register agents, log LLM and tool calls, get per-agent spend
  • Built-in pricing table — 11 models (Claude, GPT, Gemini, DeepSeek) with fuzzy name matching
  • Budget management — set caps and alerts, check remaining budget, warn or block on overspend
  • Cost reports — breakdown by agent, team, project, or all; includes model-level detail and percentages
  • Anomaly detection — automatically flag agents with 2x+ spending spikes
  • Model comparison — compare cost-per-1K-tokens across all models used

Quick Start

npx agent-costcenter-mcp
Claude Desktop
{

"mcpServers": { "agent-costcenter": { "command": "npx", "args": ["agent-costcenter-mcp"] } } }

Tools

ToolDescription
register_agentRegister agent with team, project, model, and budget cap
log_llm_callLog an LLM call — auto-calculates cost from pricing table
log_tool_callLog a tool/API call cost
get_cost_reportCost breakdown by agent, team, project, or all
set_budget_alertSet spending threshold (warn or block)
check_budgetCheck if agent is within budget
get_cost_anomaliesFind agents with unusual spending spikes
compare_modelsCompare cost efficiency across models

Resources

URIDescription
costcenter://summaryCurrent total spend across all agents
costcenter://pricingBuilt-in model pricing table

Built-in Pricing (per 1M tokens)

ModelInputOutput
claude-opus-4$15.00$75.00
claude-sonnet-4$3.00$15.00
claude-haiku-4$0.80$4.00
gpt-4o$2.50$10.00
gpt-4o-mini$0.15$0.60
gpt-4.1$2.00$8.00
gpt-4.1-mini$0.40$1.60
gemini-2.5-pro$1.25$10.00
gemini-2.5-flash$0.15$0.60
deepseek-v3$0.27$1.10
deepseek-r1$0.55$2.19

Model names are fuzzy-matched (case-insensitive, strips version suffixes).

Example Workflow

1. register_agent(agent_id="researcher", team="discovery", model="claude-sonnet-4", budget_cap_usd=10)
  1. log_llm_call(agent_id="researcher", model="claude-sonnet-4", input_tokens=5000, output_tokens=2000)
  2. log_tool_call(agent_id="researcher", tool_name="web_search", duration_ms=1200, cost_usd=0.01)
  3. check_budget(agent_id="researcher")
  4. get_cost_report(scope="all")
  5. get_cost_anomalies()
  6. compare_models()

Development

npm install

npm test npm run dev # watch mode

License

MIT

PopNx에게 묻기