GitHub
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제작자가 쓴 설명(영어 원문)
AI cost tracking: 11 tools for spend, budgets, and Claude Code + Cursor + Cline costs
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.
LLMKIT_API_KEY, LLMKIT_PROXY_URL비밀로 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": {
"llmkit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@f3d1/llmkit-mcp-server"
],
"env": {
"LLMKIT_API_KEY": "your-value",
"LLMKIT_PROXY_URL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add llmkit --env LLMKIT_API_KEY=your-value --env LLMKIT_PROXY_URL=your-value -- npx -y @f3d1/llmkit-mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"llmkit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@f3d1/llmkit-mcp-server"
],
"env": {
"LLMKIT_API_KEY": "your-value",
"LLMKIT_PROXY_URL": "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": {
"llmkit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@f3d1/llmkit-mcp-server"
],
"env": {
"LLMKIT_API_KEY": "your-value",
"LLMKIT_PROXY_URL": "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.
LLMKIT_PROXY_URL env이 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 smigolsmigol 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: LLMKIT_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(0.4.10)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.
| Surface | Use it when | Package |
|---|---|---|
| Python transport | You want local cost estimates around existing SDK calls | llmkit-sdk |
| CLI wrapper | Your OpenAI or Anthropic client honors its standard base-URL environment variable | @f3d1/llmkit-cli |
| TypeScript SDK | You have an existing key and want sessions, streaming, and gateway access from TypeScript | @f3d1/llmkit-sdk |
| MCP server | You want spend, budget, and local coding-session tools inside an MCP client | @f3d1/llmkit-mcp-server |
| AI SDK provider | You use Vercel AI SDK 6 | @f3d1/llmkit-ai-sdk-provider |
| Gateway and dashboard | You need shared budgets, provider routing, receipts, and analytics | packages/proxy, packages/dashboard |
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.
npx @f3d1/llmkit-cli -- python my_agent.py
Use -v for per-request output or --json for machine-readable results.
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 control path is built around three boundaries:
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.
{
"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.
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.
| Claim | Evidence in this repository | Boundary |
|---|---|---|
| Concurrent budget admission is serialized | Worker fixtures exercise competing reservations, retries, settlement, and recovery | Deterministic local Worker and database proof |
| Retry behavior avoids duplicate dispatch | Idempotency tests cover payload mismatch, pre-dispatch release, and post-dispatch indeterminate state | Provider behavior is simulated in CI |
| Large provider responses are bounded | Success, error, and unterminated SSE fixtures verify rejection and stream cancellation | Bound is per buffered response or SSE frame |
| Pricing artifacts are reproducible | One generator and CI --check path cover all published language tables | Catalog values still require source updates |
| Hosted recovery can be evaluated safely | Guarded staging deploy and proof runners bind an isolated Worker, database, revision, and cleanup journal | A 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.
| Document | What it owns |
|---|---|
| Governance | Decision authority, roles, disputes, and the current continuity gap |
| Roadmap | Intended and excluded work through August 2027 |
| Architecture | Components, request flows, identity, storage, deployment, and failure boundaries |
| Security | Security requirements, excluded guarantees, reporting, and supported versions |
| Security assurance | Threat model, trust boundaries, executable evidence, residual risks, and runtime HOLDs |
| Accessibility | Public-site controls, verification method, known gaps, and language scope |
| Contributing | Setup, quality gates, review expectations, and DCO sign-off |
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.
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.
MIT