原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Agent Cost Hub

作者:agentcosthub版本 1.0.1i★ –i在云端运行
注册名称com.agentcosthub/agent-cost-hub

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在云端运行
  • 传输方式: Streamable HTTP
  • 分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址,然后点击 Add
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://agentcosthub.com/mcp

在终端中运行这条命令

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

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
  3. 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://agentcosthub.com/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

工具名称和描述与服务器在 2026年11月6日 报告的完全一致。这些内容由作者撰写,不是我们写的;我们以纯文本形式显示。

  • 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.

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过域名 agentcosthub.com 验证(注册中心会核实域名所有权)

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • ✓ 通过

    端点有响应

    在 51 毫秒内响应(HTTP 200)

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    无需登录

  • ✓ 通过

    工具描述中没有隐藏指令

    已读取 5 个工具描述,未发现针对 AI 的隐藏指令

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 5686 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5686 个服务器的 87% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5686 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Agent Cost Hub 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.1)于6天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash广泛使用↓ 97.3万/周★ 6.4万前天更新

电脑或云端

Codebase Memory

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

作者:DeusData广泛使用↓ 1.8万/周★ 4.8万22天前更新

在你的电脑上运行

Exa

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

作者:exa-labs正在增长★ 52132个月前更新

在云端运行✓ exa.ai

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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.

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