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# Servidor MCP de TokenLab

> Conecta clientes MCP al descubrimiento de modelos, precios, chat compatible con OpenAI y endpoints de inferencia nativos de TokenLab.

El [servidor MCP de TokenLab](https://github.com/hedging8563/tokenlab-mcp-server) ofrece a los agentes compatibles con MCP descubrimiento de modelos en vivo, precios, Chat Completions compatible con OpenAI y herramientas de inferencia nativas.

Úselo cuando un agente necesite comparar modelos, inspeccionar formatos de solicitud, consultar precios o llamar a TokenLab mediante OpenAI Chat Completions, Responses, Anthropic Messages o Gemini generateContent.

<Note>
  Las herramientas del catálogo público no requieren una clave de API de TokenLab. Configure `TOKENLAB_API_KEY` para usar las cuatro herramientas de inferencia de pago.
</Note>

## Qué proporciona

* Descubrimiento de modelos en tiempo real desde `https://api.tokenlab.sh/v1/models`.
* Consulta de detalles de modelos desde `/v1/models/{model}`.
* Consulta de precios desde `/v1/models/{model}/pricing`.
* Resumen de API legible por agentes desde `https://api.tokenlab.sh/llms.txt`.
* Guía de familias de endpoints para chat compatible con OpenAI, Responses, Anthropic Messages, Gemini, multimedia, audio, embeddings, rerank y traducción.
* Inferencia opcional mediante Chat Completions compatible con OpenAI, Responses, Anthropic Messages y Gemini generateContent.

## Instalación desde GitHub

Clone el repositorio público e instale las dependencias:

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

Inicie el servidor a través de stdio:

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

La variable de entorno opcional `TOKENLAB_API_BASE` tiene como valor predeterminado `https://api.tokenlab.sh`.

## Instalar en Codex

Añade el servidor de catálogo público a tu configuración de Codex:

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

Inicia una nueva sesión de Codex después de añadir el servidor. Las herramientas de catálogo público no requieren `TOKENLAB_API_KEY`.

Para activar las herramientas de inferencia, incluye tu clave de API de TokenLab al añadir el servidor:

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

## Instalar en Cline

Instale el servidor stdio publicado con Cline CLI:

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

El comando se verificó con Cline CLI y termina sin advertencias de configuración. Las herramientas públicas del catálogo funcionan de inmediato; defina `TOKENLAB_API_KEY` en el entorno de Cline para usar las herramientas de inferencia.

## Configuración de Claude Desktop

Agregue el paquete npm publicado a la configuración de su cliente MCP:

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

Reinicie el cliente MCP después de guardar la configuración.

## Cursor, Windsurf y otros clientes MCP

Utilice el mismo comando y argumentos en cualquier cliente que admita servidores MCP mediante stdio:

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

Si su cliente almacena servidores con nombre, utilice `tokenlab-model-catalog` como nombre del servidor.

## Herramientas

| Herramienta                | Propósito                                                                                                                                         |
| -------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `list_models`              | Lista los modelos públicos de TokenLab. Opcionalmente, filtre con `recommended_for` como `image`, `video`, `embedding`, `rerank` o `translation`. |
| `get_model`                | Obtiene los detalles públicos y el formato de solicitud admitido de un modelo.                                                                    |
| `get_model_pricing`        | Obtiene los detalles de precios públicos de un modelo.                                                                                            |
| `compare_models`           | Compara detalles y precios de varios IDs de modelo.                                                                                               |
| `create_chat_completion`   | Llama al endpoint compatible con OpenAI `/v1/chat/completions`, con mensajes multimodales y llamadas a herramientas. Requiere `TOKENLAB_API_KEY`. |
| `create_response`          | Llama al endpoint `/v1/responses`. Requiere `TOKENLAB_API_KEY`.                                                                                   |
| `create_anthropic_message` | Llama al endpoint Anthropic Messages `/v1/messages`. Requiere `TOKENLAB_API_KEY`.                                                                 |
| `create_gemini_content`    | Llama al endpoint nativo de Gemini `generateContent`. Requiere `TOKENLAB_API_KEY`.                                                                |
| `get_api_overview`         | Obtiene el resumen `llms.txt` de TokenLab para obtener una guía de endpoints legible por agentes.                                                 |

Las herramientas de inferencia devuelven resultados JSON normales. El streaming está desactivado intencionalmente para las llamadas MCP.

## Flujo de trabajo recomendado para agentes

1. Llame a `list_models` cuando el usuario no haya especificado un modelo.
2. Utilice `recommended_for` para tareas que no sean de chat, como imagen, video, música, 3D, TTS, STT, embeddings, rerank o traducción.
3. Llame a `get_model` antes de crear una solicitud que no sea de chat, reintentar una solicitud fallida o cambiar de familia de endpoints.
4. Llame a `get_model_pricing` cuando el costo del modelo afecte la elección del usuario.
5. Utilice `compare_models` cuando la elección dependa de varios candidatos.
6. Llame a la herramienta de inferencia que coincida con el contrato de API requerido o use `get_api_overview` para ver un mapa compacto de las familias de API de TokenLab.

## Guía de endpoints nativos

TokenLab admite rutas compatibles con OpenAI y familias de endpoints nativos. El servidor MCP ayuda al agente a elegir la ruta correcta antes de escribir código:

| Familia                    | Ruta común                                                               |
| -------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
| Chat compatible con OpenAI | `/v1/chat/completions`                                                   |
| Responses                  | `/v1/responses`                                                          |
| Anthropic Messages         | `/v1/messages`                                                           |
| Gemini nativo              | `/v1beta/models/{model}:generateContent`                                 |
| Imágenes                   | `/v1/images/generations`, `/v1/images/edits`                             |
| Video                      | `/v1/videos/generations`                                                 |
| Música                     | `/v1/music/generations`                                                  |
| 3D                         | `/v1/3d/generations`                                                     |
| Audio                      | `/v1/audio/speech`, `/v1/audio/transcriptions`, `/v1/audio/translations` |
| Embeddings y rerank        | `/v1/embeddings`, `/v1/rerank`                                           |
| Traducción de texto        | `/v1/translations`                                                       |

## Explorador de modelos alojado

Los clientes compatibles con Streamable HTTP pueden conectarse a:

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

El explorador alojado es público y ofrece `open_tokenlab_model_explorer`, `compare_tokenlab_models` y `generate_tokenlab_endpoint_example`. Use el servidor npm local anterior para disponer de las nueve herramientas o de inferencia con credenciales.

## Uso con habilidades (Skills) de TokenLab

El servidor MCP es útil en tiempo de ejecución, mientras que el [repositorio de habilidades de TokenLab](https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills) enseña a los agentes de codificación cómo generar y reparar código de integración.

Utilice ambos cuando estén disponibles:

* Servidor MCP: descubra modelos actuales, precios y detalles de endpoints.
* Habilidad `tokenlab-api-integration`: genere ejemplos de API ejecutables y maneje errores estructurados de TokenLab.
* Habilidad `tokenlab-model-picker`: elija modelos sólidos para la tarea del usuario.
* Habilidad `tokenlab-native-endpoints`: decida cuándo usar rutas de Responses, Anthropic Messages, Gemini, multimedia, audio, embedding, rerank o traducción.

## Solución de problemas

<AccordionGroup>
  <Accordion title="El cliente no puede iniciar el servidor">
    Confirme que Node.js sea 18.17 o posterior y ejecute una vez `npx -y @tokenlabai/mcp-server` en una terminal para ver errores de npm o de red.
  </Accordion>

  <Accordion title="La lista de modelos está vacía">
    Verifique que la máquina pueda acceder a `https://api.tokenlab.sh/v1/models`. Si sobrescribe `TOKENLAB_API_BASE`, asegúrese de que no incluya una barra diagonal al final.
  </Accordion>

  <Accordion title="El agente sigue eligiendo IDs de modelos obsoletos">
    Pida al agente que llame a `list_models` o `get_model` antes de codificar un nombre de modelo. Emparejar el servidor MCP con `tokenlab-model-picker` ofrece mejores resultados.
  </Accordion>

  <Accordion title="¿Puede este servidor llamar a APIs de inferencia de pago de TokenLab?">
    Sí. Configure `TOKENLAB_API_KEY` y use `create_chat_completion`, `create_response`, `create_anthropic_message` o `create_gemini_content`. Las herramientas de catálogo y precios siguen disponibles sin clave.
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## Recursos

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Repositorio de GitHub" icon="github" href="https://github.com/hedging8563/tokenlab-mcp-server">
    Código fuente e instrucciones de configuración local
  </Card>

  <Card title="Habilidades de TokenLab" icon="sparkles" href="https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills">
    Habilidades de agente mantenidas para integraciones de TokenLab
  </Card>

  <Card title="API del catálogo de modelos" icon="list" href="https://api.tokenlab.sh/v1/models">
    Endpoint de descubrimiento de modelos públicos
  </Card>

  <Card title="llms.txt" icon="file-lines" href="https://api.tokenlab.sh/llms.txt">
    Resumen de la API de TokenLab legible por agentes
  </Card>

  <Card title="Servidor MCP de Glama" icon="globe" href="https://glama.ai/mcp/servers/hedging8563/tokenlab-mcp-server">
    Consulta la ficha verificada de TokenLab MCP Server
  </Card>

  <Card title="Explorador de modelos de Glama" icon="search" href="https://glama.ai/mcp/servers/hedging8563/tokenlab-openai-apps-model-explorer">
    Explora modelos, precios y ejemplos de endpoints nativos
  </Card>

  <Card title="Ficha de MCP.so" icon="compass" href="https://mcp.so/servers/tokenlab-mcp-server">
    Descubre TokenLab en el directorio AI & Agents
  </Card>

  <Card title="Explorador de modelos alojado" icon="rocket" href="https://tokenlab-model-explorer.vercel.app">
    Abra el explorador público y el endpoint MCP remoto
  </Card>
</CardGroup>