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

llm-oracle

โดย weiseerรุ่น 0.2.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.weiseer/llm-oracle

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Up-to-date LLM pricing + availability catalog with cited sources for AI agent routing.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

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": {
    "llm-oracle": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@weiseer/llm-oracle-mcp"
      ],
      "env": {
        "LLM_ORACLE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_ORACLE_LOCAL_ONLY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add llm-oracle --env LLM_ORACLE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env LLM_ORACLE_LOCAL_ONLY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @weiseer/llm-oracle-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "llm-oracle": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@weiseer/llm-oracle-mcp"
      ],
      "env": {
        "LLM_ORACLE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_ORACLE_LOCAL_ONLY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "llm-oracle": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@weiseer/llm-oracle-mcp"
      ],
      "env": {
        "LLM_ORACLE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LLM_ORACLE_LOCAL_ONLY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • LLM_ORACLE_URL env
    Override the remote catalog URL (default https://oracle.weiseer.com/catalog.json)
  • LLM_ORACLE_LOCAL_ONLY env
    Set to any value to skip remote fetch and use bundled catalog only

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 weiseer 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 14% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

llm-oracle ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.0) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

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 วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 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

llm-oracle

Continuously-updated catalog + query API for LLM provider availability and pricing.

Built by weiseer.

What it does

Given a question like *"for this prompt of N input tokens plus M expected output tokens, which currently-available model offers the lowest cost?"* the oracle answers in milliseconds, with the source URL it used for the pricing claim.

Use it as:

  • an MCP server for AI agents that need to make routing decisions at inference time
  • an HTTP JSON API for any tool that wants up-to-date LLM pricing/availability
  • a raw catalog.json you can audit, vendor, or contribute fixes to

Why

LLM pricing changes monthly. Every multi-model app rebuilds the same lookup table. We maintain it so you don't.

  • Cited: every pricing row links to the provider's official documentation
  • Versioned: as_of timestamp on every response so you know how fresh the data is
  • Open: catalog is public JSON, MIT licensed; client/server code is Apache-2.0
  • Cross-checked: source data verified against the open-source LiteLLM price file where overlap exists

Coverage (v0)

5 providers, ~10 models. Growing as we observe demand.

  • Anthropic: Claude Opus 4.7, Sonnet 4.6, Haiku 4.5
  • OpenAI: GPT-5, GPT-4o
  • Google: Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash
  • DeepSeek: Reasoner, Chat
  • Mistral: Large

Quickstart

As an MCP server (Claude Desktop, Cursor, Continue, Cline, etc.)
git clone https://github.com/weiseer/llm-oracle

cd llm-oracle

Add to your MCP client config:

{

"mcpServers": { "llm-oracle": { "command": "python", "args": ["/absolute/path/to/llm-oracle/mcp_server.py"] } } }

The agent now has tools:

  • list_models(provider?, capability?) → list models, optionally filtered
  • get_model(model_id) → full record for one model
  • find_cheapest(input_tokens, output_tokens, required_capabilities?) → ranked by estimated cost
  • compare_models(model_ids[], input_tokens?, output_tokens?) → side-by-side
  • check_availability(model_id) → current status with cited source
As an HTTP API
# Free tier: 1,000 calls/day per IP, no key

curl https://oracle.weiseer.com/catalog.json curl 'https://oracle.weiseer.com/cheapest?input_tokens=2000&output_tokens=500' curl https://oracle.weiseer.com/models/claude-sonnet-4-6

As raw JSON
curl https://oracle.weiseer.com/catalog.json > my-local-catalog.json

Pricing

TierCallsCost
Free1,000/day$0
Pro100,000/month$5 USDC/mo
Scale1,000,000/month$20 USDC/mo
Raw catalogunlimited$0 (always free)

Paid tiers settle in USDC. Email wei@weiseer.com to subscribe; we issue an API key and confirm receipt. (We'll automate this when the first three paid customers exist.)

Schema

See catalog.json for the canonical schema. Per-model fields include model_id, provider, family, context_window, max_output_tokens, input_price, output_price, cached_input_price, capabilities, availability_status, source URLs, and timestamps.

Update cadence

  • Pricing: daily cron + manual when a price change is publicly announced
  • Availability: 5-minute poll of provider status pages where available; daily smoke-test otherwise

Errors and disagreements

Found a stale price? An incorrect capability flag? A missing model? Open an issue — please include the source URL we should be tracking.

Telemetry

The hosted service logs each request as a single event (caller, query summary, latency, paid status) to weiseer's append-only audit ledger. The MCP server you self-host logs nothing.

Building on this

The catalog format is MIT licensed. Vendor it, mirror it, build on top of it. We ask only that you cite weiseer/llm-oracle somewhere visible if you redistribute the data.

The server and MCP code are Apache-2.0.

Roadmap (probe-pulled, not pre-planned)

This is P-001 in weiseer's strategic backlog — a market sensor for organism's architecture v2. We expand it where users ask, kill it if 4 weeks of public availability brings under 100 calls. Don't expect a polished commercial product; expect honest experimentation with daily updates.

What we might add (in observed-demand order):

  • More providers (Cohere, xAI, AI21, Together, Replicate hosted, Bedrock, Azure pricing variants)
  • x402 micropayments for high-volume agent buyers (deferred — see arXiv 2605.11781 on protocol security)
  • Historical pricing time-series
  • SLA + uptime aggregates per provider
  • Per-region availability where providers vary
  • Self-hosted model cost estimators (with caveats)

Contact

wei@weiseer.com · github.com/weiseer · weiseer.com

ถาม PopNx