Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Track AI agent costs, detect waste, optimize models, and prove ROI. 23 MCP tools across 10 domains.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
METRX_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
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": {
"metrxbots": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metrxbot/mcp-server"
],
"env": {
"METRX_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add metrxbots --env METRX_API_KEY=your-value -- npx -y @metrxbot/mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"metrxbots": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metrxbot/mcp-server"
],
"env": {
"METRX_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"metrxbots": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metrxbot/mcp-server"
],
"env": {
"METRX_API_KEY": "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.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 metrxbots 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
입력해야 할 값: METRX_API_KEY
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.2)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Starreel
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Turn a script into a finished, downloadable short-drama episode — via MCP or REST.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Your AI agents are wasting money. Metrx finds out how much, and fixes it.
The official MCP server for Metrx — the AI Agent Cost Intelligence Platform. Give any MCP-compatible agent (Claude, GPT, Gemini, Cursor, Windsurf) the ability to track its own costs, detect waste, optimize model selection, and prove ROI.
| Problem | What Metrx Does |
|---|---|
| No visibility into agent spend | Real-time cost dashboards per agent, model, and provider |
| Overpaying for LLM calls | Provider arbitrage finds cheaper models for the same task |
| Runaway costs | Budget enforcement with auto-pause when limits are hit |
| Wasted tokens | Cost leak scanner detects retry storms, context bloat, model mismatch |
| Can't prove AI ROI | Revenue attribution links agent actions to business outcomes |
npx @metrxbot/mcp-server --demo
This starts the server with sample data so you can explore all 23 tools instantly.
Option A — Interactive login (recommended):
npx @metrxbot/mcp-server --auth
Opens your browser to get an API key, validates it, and saves it to ~/.metrxrc so you never need to set env vars.
Option B — Environment variable:
METRX_API_KEY=sk_live_your_key_here npx @metrxbot/mcp-server --test
Get your free API key at app.metrxbot.com/sign-up.
If you used --auth, no env block is needed — the key is read from ~/.metrxrc automatically:
{
"mcpServers": { "metrx": { "command": "npx", "args": ["@metrxbot/mcp-server"] } } }
Or pass the key explicitly via environment:
{
"mcpServers": { "metrx": { "command": "npx", "args": ["@metrxbot/mcp-server"], "env": { "METRX_API_KEY": "sk_live_your_key_here" } } } }
For remote agents (no local install needed):
POST https://metrxbot.com/api/mcp
Authorization: Bearer sk_live_your_key_here Content-Type: application/json
npm install @metrxbot/mcp-server
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_cost_summary | Comprehensive cost summary — total spend, call counts, error rates, and optimization opportunities |
metrx_list_agents | List all agents with status, category, cost metrics, and health indicators |
metrx_get_agent_detail | Detailed agent info including model, framework, cost breakdown, and performance history |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_optimization_recommendations | AI-powered cost optimization recommendations per agent or fleet-wide |
metrx_apply_optimization | One-click apply an optimization recommendation to an agent |
metrx_route_model | Model routing recommendation for a specific task based on complexity |
metrx_compare_models | Compare LLM model pricing and capabilities across providers |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_budget_status | Current status of all budget configurations with spend vs. limits |
metrx_set_budget | Create or update a budget with hard, soft, or monitor enforcement |
metrx_update_budget_mode | Change enforcement mode of an existing budget or pause/resume it |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_alerts | Active alerts and notifications for your agent fleet |
metrx_acknowledge_alert | Mark one or more alerts as read/acknowledged |
metrx_get_failure_predictions | Predictive failure analysis — identify agents likely to fail before it happens |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_create_model_experiment | Start an A/B test comparing two LLM models with traffic splitting |
metrx_get_experiment_results | Statistical significance, cost delta, and recommended action |
metrx_stop_experiment | Stop a running model routing experiment and lock in the winner |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_run_cost_leak_scan | Comprehensive 7-check cost leak audit across your entire agent fleet |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_attribute_task | Link agent actions to business outcomes for ROI tracking |
metrx_get_task_roi | Calculate return on investment for an agent — costs vs. attributed outcomes |
metrx_get_attribution_report | Multi-source attribution report with confidence scores and top contributors |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_configure_alert_threshold | Set cost or operational alert thresholds with email, webhook, or auto-pause |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_generate_roi_audit | Board-ready ROI audit report for your AI agent fleet |
| Tool | Description |
|---|---|
metrx_get_upgrade_justification | ROI report for tier upgrades based on current usage patterns |
Pre-built prompt templates for common workflows:
| Prompt | Description |
|---|---|
analyze-costs | Comprehensive cost overview — spend breakdown, top agents, optimization opportunities |
find-savings | Discover optimization opportunities — model downgrades, caching, routing |
cost-leak-scan | Scan for waste patterns — retry storms, oversized contexts, model mismatch |
User: What was my AI cost this week?
→ metrx_get_cost_summary(period_days=7)
Total Spend: $234.56 | Calls: 2,450 | Error Rate: 0.2% ├── customer-support: $156.23 (1,800 calls) └── code-generator: $78.33 (650 calls)
💡 Switch customer-support from GPT-4 to Claude Sonnet: Save $42/week
User: Am I overpaying for my agents?
→ metrx_compare_models(models=["gpt-4o", "claude-3-5-sonnet", "gemini-1.5-pro"])
Model Comparison (per 1M tokens): ├── gpt-4o: $2.50 in / $10.00 out ├── claude-3-5-sonnet: $3.00 in / $15.00 out └── gemini-1.5-pro: $3.50 in / $10.50 out
User: Test Claude 3.5 Sonnet against my GPT-4 setup
→ metrx_create_model_experiment(agent_id="agent_123", model_a="gpt-4o", model_b="claude-3-5-sonnet-20241022", traffic_split=10)
Experiment started: 90% GPT-4o, 10% Claude 3.5 Sonnet Check back in 14 days for statistical significance.
This repo also includes @metrxbot/cost-leak-detector — a free, offline CLI that scans your LLM API logs for wasted spend. No signup, no cloud, no data leaves your machine.
npx @metrxbot/cost-leak-detector demo
It runs 7 checks (idle agents, premium model overuse, missing caching, high error rates, context overflow, no budgets, arbitrage opportunities) and gives you a scored report in seconds. See the full docs.
The server looks for your API key in this order:
METRX_API_KEY environment variable~/.metrxrc file (created by --auth)Run npx @metrxbot/mcp-server --auth to save your key, or set the env var directly.
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
METRX_API_KEY | Yes* | Your Metrx API key (get one free) |
METRX_API_URL | No | Override API base URL (default: https://metrxbot.com/api/v1) |
*Not required if you've run --auth — the key is read from ~/.metrxrc automatically.
| Flag | Description |
|---|---|
--demo | Start with sample data — no API key or signup needed |
--auth | Interactive login — opens browser, validates key, saves to ~/.metrxrc |
--test | Verify your API key and connection |
60 requests per minute per tool. For higher limits, contact support@metrxbot.com.
git clone https://github.com/metrxbots/mcp-server.git
cd mcp-server npm install npm run typecheck npm test
See CONTRIBUTING.md for guidelines.
The product is Metrx (metrxbot.com). The npm scope is @metrxbot and the Smithery listing is metrxbot/mcp-server. The GitHub organization is metrxbots (with an s) because metrxbot was already taken on GitHub. If you see metrxbot vs metrxbots across platforms, they're the same project — just a GitHub namespace constraint.
MIT — see LICENSE.
Did Metrx work for you? We'd love to hear it — good or bad.
If you installed but hit a snag, tell us what happened — we read every report.