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
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OptimToken

제작자: OptimNow버전 0.4.2i★ –i클라우드에서 실행
레지스트리 이름io.github.OptimNow/ai-pricing-hub

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Compare LLM API and cloud compute pricing, estimate workload costs, pick a model within budget.

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: 클라우드에서 실행
  • 전송 방식: Streamable HTTP
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

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

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://optimtoken-mcp.optimnow.io/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http ai-pricing-hub https://optimtoken-mcp.optimnow.io/mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "ai-pricing-hub": {
      "url": "https://optimtoken-mcp.optimnow.io/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": {
    "ai-pricing-hub": {
      "type": "http",
      "url": "https://optimtoken-mcp.optimnow.io/mcp"
    }
  }
}

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

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://optimtoken-mcp.optimnow.io/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

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

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

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 OptimNow 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

  • … 아직 점검 안 함

    엔드포인트 응답

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    OAuth로 로그인

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 56%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7258개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

OptimToken, 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?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.2)은 30일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 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.

OptimToken MCP

Built by OptimNow. Ask an AI assistant what a model or an

instance actually costs, and get a dated, sourced figure instead of a number the

model remembers from its training data.

Connect in 30 seconds

The server is hosted, so there is nothing to install.

https://optimtoken-mcp.optimnow.io/mcp

Paste it exactly as written, with /mcp and no trailing slash. The widgets render only for that form: the host checks a hash of the URL you entered.

ClientHow to add it
claude mcp add --transport http optimtoken https://optimtoken-mcp.optimnow.io/mcp
Settings → Connectors → Add custom connector, paste the URL above
Settings → Connectors → Add, paste the URL. Comparisons render as interactive widgets
Add an HTTP MCP server entry pointing at the URL

Then just ask:

*"We send 200k support tickets a month at about 1,500 input tokens each. Which model gives me the best quality per euro, and what would it cost?"*

Why this exists

Model prices change weekly, and a language model's idea of them is frozen at its training cutoff. Ask one what Claude or GPT costs and you get a confident answer that was true some months ago, with no date attached and no way to tell. The same applies to cloud instance rates, which additionally vary by region in ways nobody memorises.

This server replaces recall with a lookup:

  • Live prices, not remembered ones. Every LLM figure comes from the OptimToken catalogue, which tracks 250+ models and refreshes daily.
  • Corrected prices. OptimToken keeps a committed price archive, a verified overrides table checked against vendor pricing pages, and an anomaly check that alarms on the half-price and double-price breaks upstream feeds occasionally publish. This server asks that catalogue rather than re-deriving prices itself.
  • Cost per request, not cost per million tokens. Price-per-token comparisons hide the thing you actually pay for. The tools apply your token shape, your cache hit rate and batch eligibility, and return a figure per request and per month.
  • Every answer carries its provenance. Which tier served it, and whether the prices were verified.

Tools

ToolWhat it answers
`compare-llm-models`"What is out there?" Browse and filter the catalogue on price, quality (Chatbot Arena ELO), efficiency and capabilities, with a self-hostability read from the licence.
`recommend-llm-model`"Just tell me which one." A ranked top 3 for one workload under your constraints (budget, minimum ELO, required capability, self-hostability), each with a per-constraint satisfied or violated breakdown as the evidence. Over-constrained queries return the nearest misses, labelled as such.
`compare-models-side-by-side`"How do these specific ones compare?" 2 to 4 named models across all 8 use case profiles at a chosen monthly volume, list and optimized cost for each.
`estimate-llm-cost`"What will this cost us per month?" Per-request and monthly cost for your own volume, token shape, cache hit rate and batch eligibility.
`compare-compute-pricing`"What should we run it on?" Compute instance rates across AWS, Azure, GCP, OCI, OVH, DigitalOcean and Alibaba, by region and category.

All five are read-only and take no credentials. Nothing you send is stored.

Use case profiles ship with realistic token shapes, so you do not have to invent them: Support Ticket, Knowledge Q&A, Meeting Summary, Marketing Content, Coding Task, Invoice Processing, Call Summary, Agent Workflow.

Where the numbers come from

optimtoken.optimnow.io is the single source of truth. When it cannot be reached, the server degrades in tiers rather than failing, and says which tier it used.

ToolTier 1Tier 2Tier 3
LLM toolsGET /api/llm-modelsOpenRouter directembedded snapshot
Compute toolGET /api/pricing?region=not availableembedded snapshot (137 rows)

Tiers 2 and 3 serve uncorrected prices, and that matters more than it sounds. An upstream feed once published a frontier model at half its real list price, which halves every monthly figure derived from it. So every response carries a provenance object with pricesVerified, and the lower tiers put a notice at the top of the answer. A fallback should never quietly downgrade correctness.

Tier 1 is accepted only when the catalogue reports that it is itself serving fresh upstream data. If the site is on its own fallback, it carries no corrections, and this server treats it accordingly.

Local development

Requires Node.js 24+.

npm install

npm run dev # Skybridge dev server + MCP inspector at localhost:3000 npm test # schema conformance, serialisation precision, data sources npm run build # widgets + server

The static fallback catalogue is refreshed by hand, not on a schedule:

npm run refresh-fallback

Because it is manual, check its dataAsOf before trusting a tier-3 response. An unrefreshed fallback ages silently.

ai-pricing-hub-mcp/

├─ server/src/index.ts # tool + widget registrations ├─ server/src/lib/optimtoken-api.ts # the one base URL constant, fetch and timeout discipline ├─ server/src/lib/ # ranking, efficiency scoring, provenance, normalisation ├─ server/src/data/ # static fallback pricing + region maps └─ web/src/widgets/ # React widgets rendered in the client

Built with Skybridge, deployed on Fly.io.

The rest of the family

OptimTokenThe web app. Same catalogue, full UI, an AI advisor and a public JSON API.
AI ROI CalculatorDoes the AI business case pay for itself. Same prices, plus harness costs and value modelling.
cloud-finops-skillsFinOps knowledge for AI agents: AWS, Azure, GCP, AI inference, SaaS.
finops-mcp-resourcesMCP servers, tutorials and client guides for cloud cost work.

License

Released under the MIT License.

Prices served by this server come from third-party sources and are provided as is, without warranty. Verify against vendor pricing pages before committing spend.

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