TokenLab MCP Server

TokenLab MCP serverは、TokenLabの公開OpenAPIコントラクトからMCPツールを生成します。MCP互換エージェントは、モデルや価格の検索、OpenAI互換およびネイティブLLMエンドポイントの呼び出し、マルチモーダルメディアの作成、ファイルのアップロード、非同期タスクの管理を行うことができます。手動で管理されたツールリストではなく、最新のTokenLab APIコントラクトをエージェントが必要とする場合に使用してください。デフォルトの core プロファイルでは、29個の生成済みエンドポイントツールと2個の複合検索ツールが公開されます。full プロファイルでは、78個の生成済みエンドポイントツールと、同じ2個の複合ツールが公開されます。このページでは、Claude Code、Cursor、VS Code、Codex、Claude Desktop、Cline、Windsurf、その他のMCPクライアントにTokenLabをツールサーバーとして追加します。アプリケーションコードからTokenLabを直接呼び出す場合は、APIクイックスタートから始めてください。

公開カタログおよび価格検索ツールには、TokenLab APIキーは不要です。認証が必要な推論、メディア、オーディオ、ファイル、タスク、埋め込み（embedding）、再ランク（rerank）、翻訳操作を行う場合は TOKENLAB_API_KEY を設定してください。APIキーをツール引数に含めないでください。

提供機能

https://api.tokenlab.sh/v1/models からのライブモデル検索。
/v1/models/{model} からのモデル詳細取得。
/v1/models/{model}/pricing からの価格取得。
https://api.tokenlab.sh/llms.txt からのエージェント読み取り可能なAPI概要。
OpenAI互換のChat CompletionsおよびResponses、Anthropic Messages、Gemini generateContentを、ネイティブのリクエスト形式を維持したまま利用可能。
JSON URL、TokenLabファイルID、またはローカルのマルチパートファイルを通じた画像生成および編集。
動画、音楽、3D、音声合成、文字起こし、音声翻訳、埋め込み、マルチモーダル埋め込み、再ランク、テキスト翻訳。
画像、動画、音楽、3D、ワールド生成操作のための正規化された非同期タスクサマリー。
公開OpenAPIドキュメントを取得し、ツールスキーマを再生成し、エンドポイントおよびファイルのテストを実行し、すべてのチェックが通過した場合にのみ main を更新する日次コントラクト同期。

クイックスタート

最も安全で簡単な始め方は、6個の公開カタログツールだけを有効にする方法です。TokenLab APIキーは不要で、認証が必要なツールは後から追加できます。

Cursorにインストール

公開 catalog プロファイルをワンクリックでCursorに追加

VS Codeにインストール

公開 catalog プロファイルをVS Codeのユーザー設定に追加

動作要件を確認する

Node.js 18.17以降をインストールし、npx が利用できることを確認します。

node --version
npx --version

MCPパッケージのグローバルインストールやリポジトリのクローンは不要です。

アクセスレベルを選ぶ

目的	APIキー	プロファイル
モデル、詳細、価格を参照する	不要	`catalog`（6ツール）
一般的な推論、メディア、ファイル、タスク操作を使う	有料呼び出しに必要	`core`（31ツール、既定）
許可されたすべての開発者操作を公開する	有料呼び出しに必要	`full`（80ツール）

認証付きAPI呼び出しが必要な場合だけ、ダッシュボード → API Keysでキーを作成します。キーはクライアントのシークレット環境に保存し、プロンプトやMCPツール引数には貼り付けないでください。

クライアントを設定する

公開例では catalog を明示的に選ぶため、公開されるすべてのツールがキーなしで動作します。

全プロジェクトで使えるユーザー設定として追加します。

claude mcp add --env TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE=catalog --scope user tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server

既定の core を有効にする場合はAPIキーを設定します。

claude mcp add --env TOKENLAB_API_KEY=your-tokenlab-api-key --scope user tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server

現在のプロジェクトだけなら --scope local、共有 .mcp.json を作るなら --scope project を使います。実際のキーをプロジェクト設定にコミットしないでください。

上のワンクリックインストールを使うか、全プロジェクト用の ~/.cursor/mcp.json または単一プロジェクト用の .cursor/mcp.json に保存します。

{
  "mcpServers": {
    "tokenlab-model-catalog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@tokenlabai/mcp-server"],
      "env": { "TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE": "catalog" }
    }
  }
}

上のワンクリックインストール、コマンドパレットの MCP: Add Server、または .vscode/mcp.json を使用します。

{
  "servers": {
    "tokenlab-model-catalog": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@tokenlabai/mcp-server"],
      "env": { "TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE": "catalog" }
    }
  }
}

全プロジェクトで使う場合は MCP: Open User Configuration を実行し、同じサーバーオブジェクトを追加します。

# 公開カタログ
codex mcp add --env TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE=catalog tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server

# 既定のcoreとAPIキー
codex mcp add --env TOKENLAB_API_KEY=your-tokenlab-api-key tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server

claude_desktop_config.json の標準 mcpServers 設定に、コマンド npx、引数 -y と @tokenlabai/mcp-server を追加します。公開ツールだけなら TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE=catalog を設定してください。

Cline CLIでは次のコマンドを使えます。

cline mcp add tokenlab --yes -- npx -y @tokenlabai/mcp-server

Windsurfでは標準 mcpServers 設定を ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json に保存します。ほかのstdioクライアントも同じコマンドと引数を使い、作業ディレクトリは空欄にします。

再起動して検証する

MCPクライアントを再起動または再読み込みし、求められたらローカルサーバーを承認して、tokenlab-model-catalog が接続済みであることを確認します。

claude mcp list
codex mcp list

次にエージェントへ list_models の呼び出しを依頼します。空でないモデル一覧が返れば、サーバー起動、MCP探索、TokenLab公開カタログへの接続を確認できます。この検証にAPIキーは不要です。

設定リファレンス

ローカルstdioサーバーに対応するクライアントでは、サーバー名 tokenlab-model-catalog、コマンド npx、引数 -y と @tokenlabai/mcp-server を使い、作業ディレクトリは空欄にします。検証済みリリースを固定するには @tokenlabai/mcp-server@0.6.17 を使います。認証付きツールの標準設定：

{
  "mcpServers": {
    "tokenlab-model-catalog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@tokenlabai/mcp-server"],
      "env": {
        "TOKENLAB_API_KEY": "<TOKENLAB_API_KEY>",
        "TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE": "core"
      }
    }
  }
}

VS Codeはトップレベルの servers オブジェクトを使います。単一サーバーオブジェクトを求めるクライアントでは、command、args、env を含む内側だけをコピーします。

環境変数	既定値	用途
`TOKENLAB_API_BASE`	`https://api.tokenlab.sh`	APIのベースURLを変更します。末尾にスラッシュを付けません。
`TOKENLAB_API_KEY`	未設定	認証付きの推論、メディア、ファイル、タスク、埋め込み、再ランク、翻訳に必要です。
`TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE`	`core`	`catalog`、`core`、`full` を選択します。
`TOKENLAB_MCP_SCHEMA_MODE`	プロファイル既定値	`portable`、`exact`、`strict` を選択します。通常は `portable` のままにします。
`TOKENLAB_REQUEST_TIMEOUT_MS`	`120000`	APIリクエストのタイムアウトをミリ秒で指定します。
`TOKENLAB_MCP_MAX_FILE_BYTES`	`104857600`	ローカルアップロード1ファイルの最大バイト数です。
`TOKENLAB_MCP_INLINE_BYTES`	`2097152`	インラインで返すバイナリまたはJSON結果の最大バイト数です。
`TOKENLAB_ARTIFACT_DIR`	OSの一時ディレクトリ	大きな応答成果物の保存先です。

実際のAPIキーを含むスクリーンショット、ログ、シェル履歴、設定ファイルを公開しないでください。クライアントのシークレット入力または環境変数を優先し、共有例ではプレースホルダーを使い、露出したキーはローテーションしてください。

ソースからインストール

ソースチェックアウトはMCPサーバーを監査または開発する場合だけ使用します。通常のクライアント設定では、上記の公開npmパッケージを使ってください。

git clone https://github.com/hedging8563/tokenlab-mcp-server.git
cd tokenlab-mcp-server
npm install
npm test
npm start

core と full は既定でサイズと深さを制限した portable ツールスキーマを公開し、サーバーは完全なOpenAPI定義で各呼び出しを検証します。完全な入れ子スキーマには exact、閉じたオブジェクトと全プロパティの required 指定が必要なモデルプロバイダーには strict を使用します。

生成済みツールプロファイル

プロファイル	公開ツール数	カバレッジ
`catalog`	6	生成された公開カタログ・価格ツール4個と `compare_models`、`get_api_overview`。APIキーは不要です。
`core` (デフォルト)	31	29個の生成済みエンドポイントツールに加え、`compare_models` および `get_api_overview`。カタログ、価格、ネイティブLLMエンドポイント、画像、動画、音楽、3D、オーディオ、タスク、ファイル、埋め込み、再ランク、翻訳をカバー。
`full`	80	78個の生成済みエンドポイントツールに加え、2個の複合検索ツール。レスポンスライフサイクル、バッチ、ワールド、ネイティブモデル検索、およびその他の許可された開発者向け操作を追加。

ツール名、説明、入力スキーマ、HTTPメソッド、パス、コンテンツタイプ、認証要件、およびタスクの動作は、チェックインされたOpenAPIスナップショットから生成されます。MCP専用のオーバーレイにより、安定したツールエイリアス、プロファイルメンバーシップ、非同期タスクのセマンティクス、マルチパートバリアント、シークレットの除外、非ストリーミング制約が提供されます。バージョン0.6.0では、MCPの structuredContent を通じたJSON応答、3つの契約リソース、モデル選択とネイティブリクエスト構築用の2つのプロンプトテンプレートも提供します。生成ツールと複合ツールには標準のリスク注釈が含まれ、対応クライアントはより安全な承認ポリシーを適用できます。一般的な core ツールは以下の通りです：

ファミリー	代表的なツール
カタログと価格	`list_models`, `get_model`, `get_model_pricing`, `get_pricing`, `compare_models`
ネイティブLLMエンドポイント	`create_chat_completion`, `create_response`, `create_anthropic_message`, `create_gemini_content`
画像	`create_image`, `create_image_file`, `edit_image`, `edit_image_file`
動画、音楽、3D	`create_video`, `create_music`, `create_3d_model`
オーディオ	`create_speech`, `transcribe_audio`, `translate_audio`
埋め込みとテキスト	`create_embedding`, `create_multimodal_embedding`, `rerank_documents`, `translate_text`
ファイルとタスク	`upload_file`, `list_files`, `retrieve_file`, `retrieve_file_content`, `delete_file`, `get_task_status`, `cancel_task`

MCPツール呼び出しは、最終的な結果を1つ返します。ストリーミング専用およびリアルタイム操作は除外され、サーバーは対応する stream 引数を内部で false に固定し、provider アダプターへブール定数を公開しません。小さな画像やオーディオのレスポンスはネイティブのMCPコンテンツとして返され、より大きなバイナリレスポンスは TOKENLAB_ARTIFACT_DIR に書き込まれ、ローカルパス、MIMEタイプ、バイト数とともに返されます。

非同期メディアの結果

動画、音楽、3D作成は非同期タスクのサマリーを返します。画像生成および編集は、選択したモデルとリクエストに応じて、完了した結果または非同期タスクのいずれかを返す場合があります。 delivery.mode が async の場合、delivery.terminal が true になるまで { "id": delivery.task_id } を指定して get_task_status を呼び出してください。完了の判断は status に基づいて行います。progress はオプションであり、終了条件として使用してはなりません。

推奨されるエージェントワークフロー

ユーザーがモデルを指定していない場合は list_models を呼び出します。
画像、動画、音楽、3D、TTS、STT、埋め込み、再ランク、翻訳などの非チャットタスクには recommended_for を使用します。
非チャットリクエストの構築前、失敗したリクエストの再試行前、またはエンドポイントファミリーの切り替え前に get_model を呼び出します。
モデルのコストがユーザーの選択に影響する場合は get_model_pricing を呼び出します。
選択肢が複数の候補に依存する場合は compare_models を使用します。
必要なAPIコントラクトに一致する生成済みツールを呼び出すか、TokenLab APIファミリーのコンパクトなマップとして get_api_overview を使用します。

ネイティブエンドポイントのガイダンス

TokenLabはOpenAI互換ルートとネイティブエンドポイントファミリーをサポートしています。MCPサーバーは、エージェントがコードを書く前に適切なルートを選択するのを支援します：

ファミリー	一般的なルート
OpenAI互換チャット	`/v1/chat/completions`
Responses	`/v1/responses`
Anthropic Messages	`/v1/messages`
Geminiネイティブ	`/v1beta/models/{model}:generateContent`
画像	`/v1/images/generations`, `/v1/images/edits`
動画	`/v1/videos/generations`
音楽	`/v1/music/generations`
3D	`/v1/3d/generations`
オーディオ	`/v1/audio/speech`, `/v1/audio/transcriptions`, `/v1/audio/translations`
埋め込みと再ランク	`/v1/embeddings`, `/v1/rerank`
テキスト翻訳	`/v1/translations`

ホスト型モデルエクスプローラー

Streamable HTTPをサポートするクライアントは、以下に接続できます：

https://tokenlab-model-explorer.vercel.app/mcp

ホスト型エクスプローラーは公開されており、open_tokenlab_model_explorer、compare_tokenlab_models、generate_tokenlab_endpoint_example を公開しています。生成されたcore/fullプロファイル、ローカルファイルアップロード、または認証が必要なAPI操作が必要な場合は、上記のローカルnpmサーバーを使用してください。

TokenLabスキルとの併用

MCPサーバーは実行時に役立ちますが、TokenLab skills repositoryは、コーディングエージェントに統合コードの生成と修正方法を教えるためのものです。利用可能な場合は両方を使用してください：

MCPサーバー：現在のモデル、価格、エンドポイントの詳細を検索。
tokenlab-api-integration スキル：実行可能なAPI例を生成し、構造化されたTokenLabエラーを処理。
tokenlab-model-picker スキル：ユーザーのタスクに適した強力なモデルを選択。
tokenlab-native-endpoints スキル：Responses、Anthropic Messages、Gemini、メディア、オーディオ、埋め込み、再ランク、翻訳ルートをいつ使用するかを決定。

トラブルシューティング

クライアントがサーバーを起動できない

Node.jsが18.17以上で、クライアントから npx を見つけられることを確認します。ターミナルで npx -y @tokenlabai/mcp-server を実行すると、npmまたはネットワークエラーを確認できます。stdioの起動に成功するとMCPメッセージを待って無表示になるため、確認後は Ctrl+C で終了します。

設定済みだがツールが表示されない

クライアントを再起動し、求められたらローカルサーバーを承認します。Claude Codeでは claude mcp list または /mcp、VS Codeでは MCP: List Servers から Show Output、Cursorでは Settings → Tools & MCP を確認してください。

Claude CodeにPending approvalと表示される

プロジェクトの .mcp.json にはワークスペースの信頼と明示的な承認が必要です。プロジェクトでClaude Codeを対話的に起動し、信頼を承認して /mcp から tokenlab-model-catalog を承認します。個人用で全プロジェクトに使う場合は --scope user を使用します。

モデルリストが空である

マシンが https://api.tokenlab.sh/v1/models に到達できることを確認してください。TOKENLAB_API_BASE をオーバーライドする場合は、末尾にスラッシュが含まれていないことを確認してください。

エージェントが古いモデルIDを選択し続ける

モデル名をハードコーディングする前に、エージェントに list_models または get_model を呼び出すよう指示してください。MCPサーバーと tokenlab-model-picker を組み合わせると、より良い結果が得られます。

このサーバーで有料のTokenLab推論APIを呼び出せますか？

はい。TOKENLAB_API_KEY を設定し、生成されたLLM、メディア、オーディオ、タスク、ファイル、埋め込み、再ランク、または翻訳ツールを使用してください。カタログおよび価格ツールはキーなしでも利用可能です。

認証付きツールで認証エラーが返る

TOKENLAB_API_KEY がツール引数やプロンプトではなくMCPサーバーの環境に設定されていることを確認し、変更後にクライアントを再起動します。共有ファイル、画像、ログ、シェル履歴に露出したキーは先にローテーションしてください。

ツールスキーマが拒否される、またはツールが多すぎる

6個の検索ツールだけなら TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE=catalog、一般用途なら既定の31ツールの core を使います。最も互換性の高い portable を通常は維持し、完全な入れ子には exact、閉じたオブジェクトと全項目の required が必要な場合は strict を使います。

パッケージのバージョンを固定または更新するには？

現在検証済みの版を固定するには @tokenlabai/mcp-server@0.6.17 を使います。変更時はクライアント設定のパッケージ引数を更新してサーバーを再起動し、新しい版を採用する前に公開リポジトリを確認してください。

リソース

TokenLab MCP

製品概要と、Core 31 / Full 80 ツールセットの接続方法

GitHubリポジトリ

ソースコードとローカルセットアップ手順

TokenLabスキル

TokenLab統合のためのメンテナンスされたエージェントスキル

モデルカタログAPI

公開モデル検索エンドポイント

llms.txt

エージェントが読み取り可能なTokenLab API概要

Glama MCPサーバー

検証済みTokenLab MCPサーバーリストを表示

Glamaモデルエクスプローラー

モデル、価格、ネイティブエンドポイントの例を探索

MCP.soリスト

AI & AgentsディレクトリでTokenLabを検索

ホスト型モデルエクスプローラー

公開モデルエクスプローラーとリモートMCPエンドポイントを開く

Claude Code MCPガイド

スコープ、承認、状態確認、MCP設定を確認

Cursor MCPガイド

設定場所、ツール制御、セキュリティ指針を確認

VS Code MCPガイド

ユーザー・ワークスペース設定、信頼、ログ、サーバー管理を確認

互換性マトリクス

コーディングツール

ネイティブ SDK

フレームワークとプラットフォーム

チャットアプリ

TokenLab MCP Server

提供機能

クイックスタート

Cursorにインストール

VS Codeにインストール

設定リファレンス

ソースからインストール

生成済みツールプロファイル

非同期メディアの結果

推奨されるエージェントワークフロー

ネイティブエンドポイントのガイダンス

ホスト型モデルエクスプローラー

TokenLabスキルとの併用

トラブルシューティング

リソース

TokenLab MCP

GitHubリポジトリ

TokenLabスキル

モデルカタログAPI

llms.txt

Glama MCPサーバー

Glamaモデルエクスプローラー

MCP.soリスト

ホスト型モデルエクスプローラー

Claude Code MCPガイド

Cursor MCPガイド

VS Code MCPガイド

​提供機能

​クイックスタート

Cursorにインストール

VS Codeにインストール

​設定リファレンス

​ソースからインストール

​生成済みツールプロファイル

​非同期メディアの結果

​推奨されるエージェントワークフロー

​ネイティブエンドポイントのガイダンス

​ホスト型モデルエクスプローラー

​TokenLabスキルとの併用

​トラブルシューティング

​リソース

TokenLab MCP

GitHubリポジトリ

TokenLabスキル

モデルカタログAPI

llms.txt

Glama MCPサーバー

Glamaモデルエクスプローラー

MCP.soリスト

ホスト型モデルエクスプローラー

Claude Code MCPガイド

Cursor MCPガイド

VS Code MCPガイド

提供機能

クイックスタート

設定リファレンス

ソースからインストール

生成済みツールプロファイル

非同期メディアの結果

推奨されるエージェントワークフロー

ネイティブエンドポイントのガイダンス

ホスト型モデルエクスプローラー

TokenLabスキルとの併用

トラブルシューティング

リソース