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# TokenLab MCP Server

> Verbinden Sie MCP-Clients mit Modellsuche, Preisen, OpenAI-kompatiblem Chat und nativen Inferenzendpunkten von TokenLab.

Der [TokenLab MCP-Server](https://github.com/hedging8563/tokenlab-mcp-server) bietet MCP-kompatiblen Agenten Live-Modellsuche, Preise, OpenAI-kompatible Chat Completions und native Inferenztools.

Verwenden Sie ihn, wenn ein Agent Modelle vergleichen, Anfrageformate prüfen, Preise abrufen oder TokenLab über OpenAI Chat Completions, Responses, Anthropic Messages oder Gemini generateContent aufrufen soll.

<Note>
  Die öffentlichen Katalogtools benötigen keinen TokenLab API-Key. Setzen Sie `TOKENLAB_API_KEY`, um die vier kostenpflichtigen Inferenztools zu verwenden.
</Note>

## Was er bietet

* Live-Modellsuche über `https://api.tokenlab.sh/v1/models`.
* Abruf von Modelldetails über `/v1/models/{model}`.
* Abruf von Preisinformationen über `/v1/models/{model}/pricing`.
* Agentenlesbare API-Übersicht über `https://api.tokenlab.sh/llms.txt`.
* Anleitungen zu Endpunkt-Familien für OpenAI-kompatiblen Chat, Responses, Anthropic Messages, Gemini, Medien, Audio, Embeddings, Rerank und Übersetzung.
* Optionale Inferenz über OpenAI-kompatible Chat Completions, Responses, Anthropic Messages und Gemini generateContent.

## Installation von GitHub

Klonen Sie das öffentliche Repository und installieren Sie die Abhängigkeiten:

```bash theme={null}
git clone https://github.com/hedging8563/tokenlab-mcp-server.git
cd tokenlab-mcp-server
npm install
npm test
```

Starten Sie den Server über stdio:

```bash theme={null}
npm start
```

Die optionale Umgebungsvariable `TOKENLAB_API_BASE` ist standardmäßig auf `https://api.tokenlab.sh` gesetzt.

## In Codex installieren

Fügen Sie den öffentlichen Katalogserver zu Ihrer Codex-Konfiguration hinzu:

```bash theme={null}
codex mcp add tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server
```

Starten Sie nach dem Hinzufügen eine neue Codex-Sitzung. Für die öffentlichen Katalog-Tools ist kein `TOKENLAB_API_KEY` erforderlich.

Um die Inferenztools zu aktivieren, geben Sie beim Hinzufügen des Servers Ihren TokenLab API-Key an:

```bash theme={null}
codex mcp add --env TOKENLAB_API_KEY=your-tokenlab-api-key tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server
```

## In Cline installieren

Installieren Sie den veröffentlichten stdio-Server mit der Cline CLI:

```bash theme={null}
cline mcp add tokenlab --yes -- npx -y @tokenlabai/mcp-server
```

Der Befehl wurde mit der Cline CLI verifiziert und wird ohne Einrichtungswarnungen abgeschlossen. Öffentliche Katalogtools funktionieren sofort; setzen Sie `TOKENLAB_API_KEY` in der Cline-Umgebung für Inferenztools.

## Claude Desktop Konfiguration

Fügen Sie das veröffentlichte npm-Paket zur MCP-Client-Konfiguration hinzu:

```json theme={null}
{
  "mcpServers": {
    "tokenlab-model-catalog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@tokenlabai/mcp-server"]
    }
  }
}
```

Starten Sie den MCP-Client nach dem Speichern der Konfiguration neu.

## Cursor, Windsurf und andere MCP-Clients

Verwenden Sie denselben Befehl und dieselben Argumente in jedem Client, der stdio-MCP-Server unterstützt:

```json theme={null}
{
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@tokenlabai/mcp-server"],
  "env": {
    "TOKENLAB_API_BASE": "https://api.tokenlab.sh"
  }
}
```

Wenn Ihr Client benannte Server speichert, verwenden Sie `tokenlab-model-catalog` als Servernamen.

## Tools

| Tool                       | Zweck                                                                                                                                             |
| -------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `list_models`              | Listet öffentliche TokenLab-Modelle auf. Optional filterbar mit `recommended_for` wie `image`, `video`, `embedding`, `rerank` oder `translation`. |
| `get_model`                | Ruft die öffentlichen Details und das unterstützte Anfrageformat eines Modells ab.                                                                |
| `get_model_pricing`        | Ruft die öffentlichen Preisdetails eines Modells ab.                                                                                              |
| `compare_models`           | Vergleicht Details und Preise mehrerer Modell-IDs.                                                                                                |
| `create_chat_completion`   | Ruft den OpenAI-kompatiblen Endpunkt `/v1/chat/completions` mit multimodalen Nachrichten und Tool-Aufrufen auf. Erfordert `TOKENLAB_API_KEY`.     |
| `create_response`          | Ruft den Endpunkt `/v1/responses` auf. Erfordert `TOKENLAB_API_KEY`.                                                                              |
| `create_anthropic_message` | Ruft den Anthropic-Messages-Endpunkt `/v1/messages` auf. Erfordert `TOKENLAB_API_KEY`.                                                            |
| `create_gemini_content`    | Ruft den nativen Gemini-Endpunkt `generateContent` auf. Erfordert `TOKENLAB_API_KEY`.                                                             |
| `get_api_overview`         | Ruft die `llms.txt`-Übersicht von TokenLab für agentenlesbare Endpunkt-Anleitungen ab.                                                            |

Inferenztools geben normale JSON-Ergebnisse zurück. Streaming ist für MCP-Tool-Aufrufe absichtlich deaktiviert.

## Empfohlener Agenten-Workflow

1. Rufen Sie `list_models` auf, wenn der Benutzer kein Modell benannt hat.
2. Verwenden Sie `recommended_for` für Nicht-Chat-Aufgaben wie Image, Video, Musik, 3D, TTS, STT, Embeddings, Rerank oder Übersetzung.
3. Rufen Sie `get_model` auf, bevor Sie eine Nicht-Chat-Anfrage erstellen, eine fehlgeschlagene Anfrage wiederholen oder Endpunkt-Familien wechseln.
4. Rufen Sie `get_model_pricing` auf, wenn die Modellkosten die Wahl des Benutzers beeinflussen.
5. Verwenden Sie `compare_models`, wenn die Wahl von mehreren Kandidaten abhängt.
6. Rufen Sie das Inferenztool für den benötigten API-Vertrag auf oder verwenden Sie `get_api_overview` für eine kompakte Übersicht der TokenLab API-Familien.

## Anleitung zu nativen Endpunkten

TokenLab unterstützt OpenAI-kompatible Routen sowie native Endpunkt-Familien. Der MCP-Server hilft einem Agenten bei der Auswahl der richtigen Route, bevor er Code schreibt:

| Familie                 | Gängige Route                                                            |
| ----------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
| OpenAI-kompatibler Chat | `/v1/chat/completions`                                                   |
| Responses               | `/v1/responses`                                                          |
| Anthropic Messages      | `/v1/messages`                                                           |
| Gemini native           | `/v1beta/models/{model}:generateContent`                                 |
| Images                  | `/v1/images/generations`, `/v1/images/edits`                             |
| Video                   | `/v1/videos/generations`                                                 |
| Music                   | `/v1/music/generations`                                                  |
| 3D                      | `/v1/3d/generations`                                                     |
| Audio                   | `/v1/audio/speech`, `/v1/audio/transcriptions`, `/v1/audio/translations` |
| Embeddings und Rerank   | `/v1/embeddings`, `/v1/rerank`                                           |
| Textübersetzung         | `/v1/translations`                                                       |

## Gehosteter Model Explorer

Clients mit Streamable-HTTP-Unterstützung können sich verbinden mit:

```text theme={null}
https://tokenlab-model-explorer.vercel.app/mcp
```

Der gehostete Explorer ist öffentlich und stellt `open_tokenlab_model_explorer`, `compare_tokenlab_models` und `generate_tokenlab_endpoint_example` bereit. Verwenden Sie den lokalen npm-Server oben für alle neun Tools oder authentifizierte Inferenz.

## Verwendung mit TokenLab Skills

Der MCP-Server ist zur Laufzeit nützlich, während das [TokenLab Skills Repository](https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills) Coding-Agenten beibringt, wie man Integrationscode generiert und repariert.

Verwenden Sie beides, wenn verfügbar:

* MCP-Server: Entdecken Sie aktuelle Modelle, Preise und Endpunkt-Details.
* `tokenlab-api-integration` Skill: Generieren Sie ausführbare API-Beispiele und behandeln Sie strukturierte TokenLab-Fehler.
* `tokenlab-model-picker` Skill: Wählen Sie leistungsstarke Modelle für die Aufgabe des Benutzers aus.
* `tokenlab-native-endpoints` Skill: Entscheiden Sie, wann Responses-, Anthropic Messages-, Gemini-, Medien-, Audio-, Embedding-, Rerank- oder Übersetzungsrouten zu verwenden sind.

## Fehlerbehebung

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Der Client kann den Server nicht starten">
    Stellen Sie sicher, dass Node.js mindestens Version 18.17 hat, und führen Sie `npx -y @tokenlabai/mcp-server` einmal im Terminal aus, um npm- oder Netzwerkfehler anzuzeigen.
  </Accordion>

  <Accordion title="Die Modellliste ist leer">
    Stellen Sie sicher, dass die Maschine `https://api.tokenlab.sh/v1/models` erreichen kann. Wenn Sie `TOKENLAB_API_BASE` überschreiben, stellen Sie sicher, dass kein abschließender Schrägstrich enthalten ist.
  </Accordion>

  <Accordion title="Der Agent wählt weiterhin veraltete Modell-IDs">
    Bitten Sie den Agenten, `list_models` oder `get_model` aufzurufen, bevor ein Modellname fest codiert wird. Die Kopplung des MCP-Servers mit `tokenlab-model-picker` liefert bessere Ergebnisse.
  </Accordion>

  <Accordion title="Kann dieser Server kostenpflichtige TokenLab-Inferenz-APIs aufrufen?">
    Ja. Setzen Sie `TOKENLAB_API_KEY` und verwenden Sie `create_chat_completion`, `create_response`, `create_anthropic_message` oder `create_gemini_content`. Katalog- und Preistools bleiben ohne Key verfügbar.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Ressourcen

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="GitHub Repository" icon="github" href="https://github.com/hedging8563/tokenlab-mcp-server">
    Quellcode und Anleitungen zur lokalen Einrichtung
  </Card>

  <Card title="TokenLab Skills" icon="sparkles" href="https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills">
    Gepflegte Agenten-Skills für TokenLab-Integrationen
  </Card>

  <Card title="Model Catalog API" icon="list" href="https://api.tokenlab.sh/v1/models">
    Endpunkt zur Entdeckung öffentlicher Modelle
  </Card>

  <Card title="llms.txt" icon="file-lines" href="https://api.tokenlab.sh/llms.txt">
    Agentenlesbare TokenLab API-Übersicht
  </Card>

  <Card title="Glama MCP Server" icon="globe" href="https://glama.ai/mcp/servers/hedging8563/tokenlab-mcp-server">
    Den verifizierten Eintrag für den TokenLab MCP Server ansehen
  </Card>

  <Card title="Glama-Modell-Explorer" icon="search" href="https://glama.ai/mcp/servers/hedging8563/tokenlab-openai-apps-model-explorer">
    Modelle, Preise und Beispiele für native Endpunkte erkunden
  </Card>

  <Card title="MCP.so-Eintrag" icon="compass" href="https://mcp.so/servers/tokenlab-mcp-server">
    TokenLab im Verzeichnis AI & Agents entdecken
  </Card>

  <Card title="Gehosteter Model Explorer" icon="rocket" href="https://tokenlab-model-explorer.vercel.app">
    Öffentlichen Model Explorer und Remote-MCP-Endpunkt öffnen
  </Card>
</CardGroup>