Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Live AI compute pricing oracle — real-time LLM model prices across providers
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"compute-finance": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@compute-finance/mcp",
"setup"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add compute-finance -- npx -y @compute-finance/mcp setupวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"compute-finance": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@compute-finance/mcp",
"setup"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"compute-finance": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@compute-finance/mcp",
"setup"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub compute-finance ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.12.2) เข้า registry 9 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.
Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Live AI compute pricing oracle — real-time LLM model prices across nine vendors (Anthropic, OpenAI, Google, DeepSeek, xAI and four more) via the Compute Finance Oracle.
A stdio MCP server. Works in any MCP client. Includes optional Claude Code skills for session cost analysis.
npx @compute-finance/mcp setup
This single command:
claude mcp add)/cf-session-management, /cf-session-consumption, /cf-active-sessions, /cf-account)UserPromptSubmit hook that injects session cost into Claude's context so every response can show how much you've spentRestart Claude Code after setup.
To also answer for your own Compute Finance account, connect it once — see Your account.
Or register manually without skills/hook:
claude mcp add --scope user compute-finance -- npx @compute-finance/mcp
Add to your MCP config (.cursor/mcp.json, VS Code settings, etc.):
{
"mcpServers": { "compute-finance": { "command": "npx", "args": ["@compute-finance/mcp"] } } }
git clone https://github.com/compute-finance/mcp.git
cd mcp npm install && npm run build npx . setup
Tools are named by layer prefix and come in three groups. The public and local groups need no API key and no account.
| Group | Prefixes | What the tools touch |
|---|---|---|
| Public data | data_get_*, compute_* | Read the live Compute Finance Oracle over unauthenticated GETs |
| Local sessions | render_*, analyze_*, telemetry_get_* | Read Claude Code transcripts on this machine, price them at live oracle rates, and append the measurements to the session logs under ~/.compute-finance/, which telemetry_get_history reads back; nothing is uploaded |
| Your account | account_* | Registered only once an app grant is connected, and only the tools that grant allows. With Read access they read the account's balance, spend, keys and history; with Act access some of them act on the account — create an API key, freeze or unfreeze a key, set budget caps, configure auto top-up |
The account_* tools are not listed below: the exchange publishes them, and this package copies none of them. See Your account.
| Tool | Description |
|---|---|
data_get_basket | Every model in the current SCU index, with provider, family (e.g. openai.gpt, anthropic.claude), base_* and billed_* USD prices per million tokens, per-component cache pricing (read, write-5m, write-1h), a reasoning output price and the long-context price ladder |
data_get_price | Price for a single model (e.g. anthropic/claude-opus-4.8) — index members and catalog-only entries on identical terms, with the same per-component cache and reasoning prices and the long-context price ladder |
data_get_scu | Current Standard Compute Unit — value plus a methodology-versioned breakdown listing every family representative |
data_get_breakdown | Per-family blended-cost breakdown alone — methodology-versioned discriminated union with one entry per family representative |
data_get_cpi | Full Compute Price Index as last attested on-chain — scuUsd, revisionVersion, the raw and marked-up prices that revision published |
data_get_reconstitutions | Historical index changes — model swaps, SCU before/after |
data_get_methodology | Methodology changelog — every version with its formula summary and spec link, plus the version in force |
data_get_history | SCU index time series over a date range — per-revision, daily, or weekly granularity; daily/weekly buckets carry the last revision's value forward across empty buckets |
data_get_model_price_history | Per-model input/output USD price time series for any oracle-tracked model — same granularity semantics as data_get_history, with catchup gaps surfaced in unavailableRevisions |
data_get_catalog | Every model with a recorded price, index members and non-index entries alike — indexMember flag, current price with its provenance pair, cache and reasoning components, and the raw upstream contextTiers / maxInputTokens |
data_get_model_price_at | Per-model input/output USD price effective at a timestamp — manifest source when the model represented its family in the revision active then, catalog otherwise |
data_get_baseline | Frozen SCU denominator behind computeIndex — the SCU of the first confirmed revision, set once and never recomputed |
data_get_scu_at | SCU value active at a timestamp via step function — no interpolation, null before the genesis revision |
data_get_model_availability | Which models can serve right now — every catalogue model with a routable flag, the model auto points at, and the computedAt / ttlSeconds the answer is good for |
Models are identified by their canonical vendor-prefixed id — anthropic/claude-opus-4.8, openai/gpt-5.5, qwen/qwen-3.5-flash. Every tool taking a model also accepts the bare name (gpt-5.5) and answers with the canonical id. The vendor slug is not always the provider key (alibaba → qwen, xai → x-ai, moonshot → moonshotai), so reuse an id the API returned rather than assembling one. data_get_scu, data_get_breakdown and data_get_reconstitutions are the exception: they pass the attested manifest through verbatim and so report bare model keys, because a / is not a legal manifest key.
Cache pricing comes from the Compute Finance Oracle. Session and consumption reports show effective (cache-aware) cost when the oracle has published the relevant cache components; otherwise they show nominal cost (input rate applied to every input variant) and label effective as unavailable for that model.
Alongside cache, the oracle publishes a reasoning output price — reasoning.reasoningOutput, on the same base as every other component; the whole reasoning block is null for a model with no usable reasoning price. It is catalogue data. Session and consumption reports do not bill it: Claude Code transcripts count thinking blocks rather than reasoning tokens, and those tokens are already inside output_tokens.
Every price is reported on two bases: base_* is the provider list price, identical for every model the oracle tracks, and billed_* is what compute.finance charges — base × (1 + routing_fee_rate). Compare models on base_*, budget on billed_*. The rate ships once per response and billed_* is null when the oracle does not publish it. Session and consumption reports are on the base basis throughout.
Every current-price answer comes from one place: the live catalogue the exchange bills against. Index membership decides which models data_get_basket and compute_compare list, never what a model costs, so two models the catalogue prices alike quote alike. data_get_cpi is the exception by design — it serves the prices the latest on-chain revision attested, which change only when an operator publishes the next one and may therefore lag the catalogue. Read it as attestation history, not as a quote.
Some models get pricier past a context length. data_get_basket and data_get_price publish that as context_tiers, a ladder ascending by from_input_tokens and always at least one rung: the first starts at 0 and restates the flat rate, so a model priced the same at every size has exactly one rung and nothing has to branch on whether a model happens to be tiered. Rungs carry base_* and billed_* like every other price; only the flat rate enters the SCU index. compute_estimate and compute_compare pick the rung from the whole input side of the request — prompt plus cache reads plus cache writes, all charged at the full input rate there since neither tool applies a cache discount — over half-open ranges, so an input landing exactly on a threshold takes that rung, and both return the chosen rung as applied_context_tier so the rate behind the number is visible. data_get_catalog passes the oracle document through unchanged, so there contextTiers is absent rather than one-rung on a flat model.
The ladder comes from the catalog endpoint, and the two kinds of tool part ways whenever it cannot answer for a model — the read failed, or it succeeded and the model was not in it, which is upstream drift rather than a flat price. data_get_basket and data_get_price still serve their prices and set context_tiers to null — an unknown ladder, never a one-rung stand-in for a ladder nobody read. compute_estimate and compute_compare error instead: a cost quoted at the flat rate would understate exactly the long context the ladder exists to price.
max_input_tokens is the largest input a model accepts, null when the model declares no window of its own — not unbounded: the request-body ceiling still applies, there is just no per-model limit. Above a declared window the oracle refuses the request outright, so compute_estimate and compute_compare set exceeds_max_input_tokens. They still quote the cost: these tools are read-only and an agent sizing a context needs the number before it reshapes the request, but the flag says plainly that the request as supplied would be rejected.
Prices also carry a provenance mark saying how far the number has been checked: verified — an operator recorded a vendor source for it; inferred — derived from a sibling number or a vendor default, with no source recorded; promotional — a discounted list price that is expected to end. Every value bills as shown; the mark says how much to trust it, not what it costs. Marks are set by hand and hold as of the operator's last pass, not as a live check against the vendor. Every cache and reasoning component carries its own mark wherever it appears, and so does every base price: data_get_catalog marks currentPrice.provenance for every model, index member or not, while data_get_basket, data_get_price and compute_estimate carry the same pair as base_price_provenance. A rung follows the same rule: the first repeats the base price's mark, and a higher rung is always a catalogue number, marked in both directions with the single mark the vendor quotes it under. Session and consumption reports print each cache multiplier with its mark; when the oracle publishes no cache pricing for a model they say so and print no marks.
A price says what a model costs, never whether it can serve. data_get_model_availability answers that second question: the public pool's routability list — every catalogue model under its canonical id with a routable flag, plus the model auto points at. Call it before settling on a model, so one that cannot serve is ruled out before the request instead of by a 503 after it. The signal is advisory: true as of computedAt and only for ttlSeconds after it, capacity moves on its own, and a model reported routable can still fail the send — the caller still handles the error on the request itself. The answer is the exchange's own, served verbatim with no liveness computed here, so it cannot disagree with the router that has to honour it; it is cached for exactly the ttlSeconds published with it, and not at all when that figure is missing or unusable, rather than for the window every other read use
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo