ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Agent Cost Hub

โดย agentcosthubรุ่น 1.0.1i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrycom.agentcosthub/agent-cost-hub

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

LLM API prices and AI agent cost estimates, verified daily. Read-only cost lookup tools.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://agentcosthub.com/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http agent-cost-hub https://agentcosthub.com/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "agent-cost-hub": {
      "url": "https://agentcosthub.com/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agent-cost-hub": {
      "type": "http",
      "url": "https://agentcosthub.com/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://agentcosthub.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 6 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • list_models

    List LLMs tracked by Agent Cost Hub with API list prices per 1M tokens. Optional filter by provider or text.

  • get_model_price

    Current API list price of one model (input, output, cached input per 1M tokens) plus example monthly agent costs.

  • estimate_cost

    Estimate the monthly API cost of an AI agent or chatbot on one model. Easiest: pass model + preset (chatbot, rag, coding_agent, research_agent). Or give input_tokens, output_tokens and calls_per_day (plus optional steps_per_task, cached_percent); explicit numbers override the pre

  • compare_models

    Compare 2-5 models on price and (optionally) on the monthly cost of one workload.

  • cheapest_models_for

    Rank models by monthly cost for a workload. Use a preset (chatbot, rag, coding_agent, research_agent) or give token numbers.

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน agentcosthub.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 51 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 5 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7281 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 87% ของอีก 7281 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7281 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agent Cost Hub ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.1) เข้า registry 5 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Agent Cost Hub MCP server

A free, read-only MCP server that lets AI assistants (Claude, Cursor, and other MCP clients) answer: "What will this AI agent cost me per month?"

It uses the same price list and formula as agentcosthub.com. The price list covers 79 models and is checked daily.

  • Endpoint: https://agentcosthub.com/mcp (Streamable HTTP, no sign-in, no API key)
  • Setup page: https://agentcosthub.com/mcp/
  • Official MCP Registry: com.agentcosthub/agent-cost-hub
  • The server makes no model calls, needs no secrets, and doesn't store your queries.

Connect

Claude (claude.ai: Pro, Max, Team) Settings → Connectors → Add custom connector → paste https://agentcosthub.com/mcp → choose No sign-in.

Claude Desktop (claude_desktop_config.json; Desktop uses stdio, so it bridges with mcp-remote):

{ "mcpServers": { "agentcosthub": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://agentcosthub.com/mcp"] } } }

Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{ "mcpServers": { "agentcosthub": { "url": "https://agentcosthub.com/mcp" } } }

Then ask, for example: *"What's the cheapest model for a coding agent?"* or *"Compare Claude Sonnet 5.5 and GPT-5 for a RAG chatbot."*

Tools

ToolWhat it does
list_modelsModels with price per 1M input / output / cached tokens (filter by provider, search, popular)
get_model_priceOne model's prices plus example monthly agent costs
estimate_costMonthly cost for one model, from a preset or your own numbers
compare_models2–5 models side by side for one workload
cheapest_models_forCheapest models for a preset or custom workload

Presets

PresetTokens in / out per callVolumeStepsCached
chatbot800 / 3001,000 calls/day10%
rag4,000 / 400500 calls/day10%
coding_agent20,000 / 1,50050 tasks/day1550%
research_agent8,000 / 1,000100 tasks/day1050%

Formula steps × (in × (1−cached%) × in_price + in × cached% × cached_price + out × out_price) ÷ 1M × calls/day × 30

The estimate uses list prices and leaves out cache-write fees. Every result includes prices_last_verified and a link to the matching agentcosthub.com page.

Example outputs (live, 2 Nov 2026)

cheapest_models_for { "preset": "coding_agent" }, top 5:

ModelMonthlyPer task
Claude Haiku 5.5$41.63$0.028
Llama 4 Maverick$75.46$0.050
DeepSeek V4.1 Flash$109$0.073
GPT-5 Mini$129$0.086
Mistral Large 4$244$0.163

estimate_cost { "model": "anthropic/claude-opus-5.5", "preset": "coding_agent" } → $1,620/month. With "cached_percent": 90 it drops to $936/month.

The trimmed raw response looks like this:

{

"workload": { "input_tokens": 20000, "output_tokens": 1500, "calls_per_day": 50, "steps_per_task": 15, "cached_percent": 50, "preset": "coding_agent" }, "ranking": [ { "model": "anthropic/claude-haiku-5.5", "name": "Claude Haiku 5.5", "monthly_usd": 41.625, "monthly": "$41.63", "per_task_usd": 0.02775, "page": "https://agentcosthub.com/models/anthropic--claude-haiku-5.5/" } ], "prices_last_verified": "2026-11-02", "source": "https://agentcosthub.com" }

Prices change, so these numbers are a snapshot. A live call always returns the current figures.

Try it from a terminal:

curl -s https://agentcosthub.com/mcp -H 'content-type: application/json' \

-H 'accept: application/json, text/event-stream' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"cheapest_models_for","arguments":{"preset":"chatbot"}}}'

Or use the MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli https://agentcosthub.com/mcp --transport http --method tools/list

Repo layout

  • src/mcp-core.mjs is the JSON-RPC MCP server, written with no SDK. It's a source reference: it imports the price data and formula from the agentcosthub.com site build, which isn't in this repo.
  • dist/mcp-core.js is a self-contained bundle that includes a price snapshot. The hosted endpoint is always the current version.
  • src/worker.mjs and src/wrangler.toml are an optional standalone Cloudflare Worker.
  • server.json is the MCP Registry manifest.

Notes

  • Estimates only. Cheaper models aren't always as capable, so test on your own tasks.
  • AI tools helped build this project, and every price is checked against the providers' official pages.
  • Issues and suggestions are welcome. You can also email hello@agentcosthub.com.

MIT licensed. Made by Agent Cost Hub.

ถาม PopNx