Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local-first dashboard + MCP for Claude Code and Codex token usage. Per-MCP/tool breakdown.
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": {
"token-meter": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@whdrnr2583/token-meter"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add token-meter -- npx -y @whdrnr2583/token-meterวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"token-meter": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@whdrnr2583/token-meter"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"token-meter": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@whdrnr2583/token-meter"
]
}
}
}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 whdrnr2583-cmd 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 (0.1.17) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, TF Rooms
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.
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.
Use Token Meter if you:
claude --resume / codex resume command handyNot a fit if you need billing-grade numbers validated against your Anthropic or OpenAI invoice — Token Meter computes estimates from local JSONL files only.
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.
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?
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-metername collides with an existing similar name on npm. The
CLI binary is still called
token-meterafter install.
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-codeonce to register the/token-meterslash command. After reopening your session, type/token-meterfor 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.
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:
src/pricing.ts is a snapshotTreat 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.
| 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.
~/.tokenpulse/; delete it to wipe. (Renamed to ~/.tokenmeter/ in a future release with an automatic migration.)See CHANGELOG.md for release notes and breaking changes.
MIT for the CLI, dashboard, and parsers. Pro-tier features ship in a separate package under a closed source license.