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

Llmkit

โดย smigolsmigolรุ่น 0.4.10i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.smigolsmigol/llmkit

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

AI cost tracking: 11 tools for spend, budgets, and Claude Code + Cursor + Cline costs

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: LLMKIT_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "llmkit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@f3d1/llmkit-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LLMKIT_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLMKIT_PROXY_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add llmkit --env LLMKIT_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env LLMKIT_PROXY_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @f3d1/llmkit-mcp-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "llmkit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@f3d1/llmkit-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LLMKIT_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLMKIT_PROXY_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "llmkit": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@f3d1/llmkit-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LLMKIT_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLMKIT_PROXY_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • LLMKIT_API_KEY ความลับ env
    LLMKit API key. Optional: local tools work without it.
  • LLMKIT_PROXY_URL env
    LLMKit proxy URL (defaults to hosted service)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub smigolsmigol ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4904 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 38% ของอีก 4904 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4904 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Llmkit ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: LLMKIT_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.10) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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.

Choose a surface

SurfaceUse it whenPackage
Python transportYou want local cost estimates around existing SDK callsllmkit-sdk
CLI wrapperYour OpenAI or Anthropic client honors its standard base-URL environment variable@f3d1/llmkit-cli
TypeScript SDKYou have an existing key and want sessions, streaming, and gateway access from TypeScript@f3d1/llmkit-sdk
MCP serverYou want spend, budget, and local coding-session tools inside an MCP client@f3d1/llmkit-mcp-server
AI SDK providerYou use Vercel AI SDK 6@f3d1/llmkit-ai-sdk-provider
Gateway and dashboardYou need shared budgets, provider routing, receipts, and analyticspackages/proxy, packages/dashboard

Quick start

Local Python tracking
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.

Zero-code CLI tracking
npx @f3d1/llmkit-cli -- python my_agent.py

Use -v for per-request output or --json for machine-readable results.

Gateway mode (existing key)

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 budget path

The control path is built around three boundaries:

  • Atomic admission: a Durable Object owns reservation state for each budget scope. Concurrent requests cannot spend the same remaining balance.
  • Dispatch-aware idempotency: deterministic failures before dispatch release the key. After provider dispatch may have occurred, failures remain terminal to avoid duplicate spend.
  • Bounded responses: non-streaming bodies and individual SSE frames have explicit byte limits. LLMKit cancels upstream reads when a limit is exceeded.

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.

MCP server

{

"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.

Pricing data

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.

Evidence and current boundary

ClaimEvidence in this repositoryBoundary
Concurrent budget admission is serializedWorker fixtures exercise competing reservations, retries, settlement, and recoveryDeterministic local Worker and database proof
Retry behavior avoids duplicate dispatchIdempotency tests cover payload mismatch, pre-dispatch release, and post-dispatch indeterminate stateProvider behavior is simulated in CI
Large provider responses are boundedSuccess, error, and unterminated SSE fixtures verify rejection and stream cancellationBound is per buffered response or SSE frame
Pricing artifacts are reproducibleOne generator and CI --check path cover all published language tablesCatalog values still require source updates
Hosted recovery can be evaluated safelyGuarded staging deploy and proof runners bind an isolated Worker, database, revision, and cleanup journalA 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.

Project policy and design

DocumentWhat it owns
GovernanceDecision authority, roles, disputes, and the current continuity gap
RoadmapIntended and excluded work through August 2027
ArchitectureComponents, request flows, identity, storage, deployment, and failure boundaries
SecuritySecurity requirements, excluded guarantees, reporting, and supported versions
Security assuranceThreat model, trust boundaries, executable evidence, residual risks, and runtime HOLDs
AccessibilityPublic-site controls, verification method, known gaps, and language scope
ContributingSetup, quality gates, review expectations, and DCO sign-off

Development

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.

Security

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.

License

MIT

ถาม PopNx