Token Meter

Name: Token Meter
Author: whdrnr2583-cmd

제작자: whdrnr2583-cmd버전 0.1.17i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.whdrnr2583-cmd/token-meter

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local-first dashboard + MCP for Claude Code and Codex token usage. Per-MCP/tool breakdown.

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "token-meter": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@whdrnr2583/token-meter"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add token-meter -- npx -y @whdrnr2583/token-meter

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "token-meter": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@whdrnr2583/token-meter"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "token-meter": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@whdrnr2583/token-meter"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 whdrnr2583-cmd 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 32558개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32558개 중 12%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32558개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Token Meter, 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(0.1.17)은 5개월 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, FactLot

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★ 211어제 업데이트

설치

FactLot

제작자: 9mp96ygnbk-alt

Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 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.

Token Meter

Track Claude Code, Codex & Cursor token usage and cost locally — no account, no cloud.

One local dashboard for your Claude Code and Codex token usage.

Free, MCP-aware, MIT-licensed core.

npm: @whdrnr2583/token-meter · GitHub: whdrnr2583-cmd/token-meter · Site: token-meter.dev

Token Meter parses the JSONL files that Claude Code and Codex already write to disk and turns them into a real dashboard: cost per project, per model, per MCP tool, per hour. Your data never leaves your machine.

Run your first audit

npx -y @whdrnr2583/token-meter audit

Scans your ingested Claude Code + Codex history for expensive sessions, oversized tool responses, slow tools, repeated calls, and cache waste, ranked by cost and confidence. Runs entirely against your local SQLite database — same local-first, no-cloud processing as the rest of Token Meter. Add --json for machine-readable output; see docs/audit.md for the full flag list and JSON schema.

When to use this

Use Token Meter if you:

want to know how many tokens and dollars your Claude Code or Codex sessions are costing — broken down by project, model, and MCP tool
are on a flat-fee plan (Claude Max, etc.) and want to see what the equivalent API cost would be
want to find which MCP server or tool is eating the most tokens, or which hour of the day is most expensive
want to resume a recent session and need the claude --resume / codex resume command handy
want all of the above offline, with no account and nothing uploaded

Not a fit if you need billing-grade numbers validated against your Anthropic or OpenAI invoice — Token Meter computes estimates from local JSONL files only.

MCP tools

When Token Meter is wired as an MCP server (install-mcp all), four tools become available to your AI assistant:

Tool	What it returns
`usage_summary`	Daily table of token counts, USD-equivalent cost, and call counts — broken down by day and model
`recent_sessions`	Latest sessions with paste-ready `claude --resume` / `codex resume` commands
`session_tools`	Per-tool breakdown inside a session: call count, total tokens, average latency, response size
`refresh_data`	Re-scans your local JSONL logs for new activity, then returns a fresh summary

All four are read-only. No data leaves your machine.

Example prompts

Copy-paste any of these into Claude Code or Cursor after installing the MCP server:

Show me my token usage and cost for the last 7 days.

List my recent sessions so I can pick one to resume.

Show the tool breakdown for my most recent session — which tool used the most tokens?

Refresh token-meter data, then tell me which model cost the most this week.

Which hour of the day am I spending the most tokens on?

Quick start

npx @whdrnr2583/token-meter ingest        # scan ~/.claude/projects + ~/.codex/sessions

npx @whdrnr2583/token-meter stats 30 # CLI summary for last 30 days npx @whdrnr2583/token-meter serve # http://localhost:8765 dashboard npx @whdrnr2583/token-meter mcp # run as an MCP server for Claude Code / Cursor

The package is published under an npm scope (@whdrnr2583/) because the

bare token-meter name collides with an existing similar name on npm. The

CLI binary is still called token-meter after install.

Connect Token Meter to your AI tool (MCP)

One command registers Token Meter with every supported client on your machine:

npx -y @whdrnr2583/token-meter install-mcp all

Handles Claude Code, Cursor, and Claude Desktop — idempotent, backs up existing config, preserves other MCP servers. Single-client variants: install-mcp claude-code | cursor | claude-desktop. Add --dry-run to preview.

Or have your LLM do it. Open Claude Code / Cursor / Claude Desktop and ask:

*"Read https://raw.githubusercontent.com/whdrnr2583-cmd/token-meter/main/docs/mcp-server.md

and set up token-meter as my MCP server."*

Manual one-liners (if you'd rather not run our installer):

Client	Command / config
Claude Code	`claude mcp add token-meter -- npx -y @whdrnr2583/token-meter mcp` then `claude mcp list` to verify
Cursor	Edit `~/.cursor/mcp.json` (Windows: `%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json`) — see docs/mcp-server.md
Claude Desktop	Edit `claude_desktop_config.json` — see docs/mcp-server.md
ChatGPT	Stdio-only for now; HTTP wrapper recipe in docs/mcp-server.md
Other (Continue, Zed, custom)	`npx -y @whdrnr2583/token-meter mcp` over stdio

Then ask: *"Use token-meter to show my recent sessions"* or *"Use token-meter usage_summary for this week"*.

Claude Code shortcut: run npx -y @whdrnr2583/token-meter install-command claude-code once to register the /token-meter slash command. After reopening your session, type /token-meter for a one-shot summary without natural language.

Full setup + verification + troubleshooting: [docs/mcp-server.md](docs/mcp-server.md).

Storage: ~/.tokenpulse/usage.db (SQLite). Remove the folder to start over. The folder name will become ~/.tokenmeter/ in a future release with an automatic migration; until then the v0.1 directory keeps its original name.

What you see

USD-equivalent cost per day, model, project. Useful if you're on a Max plan and want to know what the API would have cost.
MCP and tool breakdown: which MCP server is eating tokens, how slow each tool is on average, response sizes per call.
Hourly distribution of output tokens.
Claude Code + Codex side-by-side, in one view.

A note on the dollar figures

Costs are estimates computed locally from the token counts that Claude Code and Codex already write to their JSONL files, multiplied by the model's published per-million-token rate. They are not validated against your actual Anthropic / OpenAI invoice and may diverge for several reasons:

Vendors change pricing; the table in src/pricing.ts is a snapshot
Subscription plans (Pro / Max) bill a flat fee — the on-screen $ is what the API would have cost, not what you pay
Some token categories (server-side tool use, cache write variants) are approximated

Treat the numbers as relative signal for spotting waste, not as billing-grade accounting. Token Meter ships a regression test that the calculation is reproducible, and an audit script that checks invariants; neither verifies the rates against vendor invoices.

Why local-first

Your JSONL contains source code, prompts, and tool results. Token Meter never uploads any of it. Heuristics, regex, and SQL aggregation only.
No SDK to integrate, no proxy to configure for the free tier.
The CLI and dashboard core are MIT licensed.

Pricing

Tier	Price	What you get
Free	$0	Claude Code + Codex parsing, MCP/tool breakdown, hourly/model/project breakdown, 7-day history, 1 desktop alert
Pro	$5/mo	Everything in Free, reframed as a monthly spend review: 30-day history (this month vs last), per-session/per-message drill-down to the run that blew the budget, cache-efficiency dollars saved, waste signals (oversized tool responses + cache that didn't pay off), plus unlimited smart alerts (desktop + webhook)
Pro+	_later_	Local LLM proxy (Ollama / LM Studio / llama.cpp / vLLM), GPU/VRAM tracking, auto actions

Pro is the difference between glancing at last week's number and reviewing where the month's spend leaked. Pro is live — Subscribe at token-meter.dev.

Pro+ ships once Pro sign-ups + community demand confirm the segment.

Roadmap

M1 ✅ Claude Code parsing, MCP/tool breakdown, hourly stats
M2 ✅ Codex integration
M3 ✅ Pro tier ($5), Polar.sh billing, license activation
M4+ Pro+ (local LLM proxy, GPU tracking), conditional on demand

Privacy & security

Tokens are counted from the JSONL files Claude Code and Codex already write. Token Meter does not touch network APIs of either vendor.
No prompt or response bodies are stored by default — only metadata (timestamps, token counts, tool names, response lengths).
The database lives under ~/.tokenpulse/; delete it to wipe. (Renamed to ~/.tokenmeter/ in a future release with an automatic migration.)

Changelog

See CHANGELOG.md for release notes and breaking changes.

License

MIT for the CLI, dashboard, and parsers. Pro-tier features ship in a separate package under a closed source license.

Token Meter

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

FactLot

제작자의 README

Token Meter

Run your first audit

When to use this

MCP tools

Example prompts

Quick start

Connect Token Meter to your AI tool (MCP)

What you see

A note on the dollar figures

Why local-first

Pricing

Roadmap

Privacy & security

Changelog

License