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TokenLab MCP server は、MCP互換エージェントにリアルタイムのモデル探索、価格、OpenAI互換Chat Completions、ネイティブ推論ツールを提供します。 モデルの比較、リクエスト形式の確認、価格のチェック、またはOpenAI Chat Completions、Responses、Anthropic Messages、Gemini generateContentによるTokenLabの呼び出しが必要な場合に使用してください。
パブリックカタログツールにTokenLab APIキーは不要です。4つの有料推論ツールを使用するにはTOKENLAB_API_KEYを設定します。

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提供機能

  • https://api.tokenlab.sh/v1/models からのライブモデル探索。
  • /v1/models/{model} からのモデル詳細検索。
  • /v1/models/{model}/pricing からの価格検索。
  • https://api.tokenlab.sh/llms.txt からのエージェントが読み取り可能なAPI概要。
  • OpenAI互換チャット、Responses、Anthropic Messages、Gemini、メディア、オーディオ、埋め込み（embeddings）、再ランク（rerank）、翻訳のためのエンドポイントファミリーガイダンス。
  • OpenAI互換Chat Completions、Responses、Anthropic Messages、Gemini generateContentによるオプションの推論。

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GitHubからのインストール

パブリックリポジトリをクローンし、依存関係をインストールします： 
git clone https://github.com/hedging8563/tokenlab-mcp-server.git
cd tokenlab-mcp-server
npm install
npm test
stdio経由でサーバーを起動します： 
npm start
オプションの TOKENLAB_API_BASE 環境変数のデフォルト値は https://api.tokenlab.sh です。

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Codex へのインストール

公開カタログサーバーを Codex 設定に追加します： 
codex mcp add tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server
追加後に新しい Codex セッションを開始してください。公開カタログツールに TOKENLAB_API_KEY は不要です。 推論ツールを有効にするには、サーバー追加時にTokenLab APIキーを指定します： 
codex mcp add --env TOKENLAB_API_KEY=your-tokenlab-api-key tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server

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Cline へのインストール

公開済みの stdio サーバーを Cline CLI でインストールします： 
cline mcp add tokenlab --yes -- npx -y @tokenlabai/mcp-server
このコマンドは Cline CLI で検証済みで、セットアップ警告なく完了します。公開カタログツールはすぐに利用でき、推論ツールを使う場合は Cline の環境に TOKENLAB_API_KEY を設定します。

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Claude Desktopの設定

公開済み npm パッケージを MCP クライアント設定に追加します： 
{
  "mcpServers": {
    "tokenlab-model-catalog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@tokenlabai/mcp-server"]
    }
  }
}
設定を保存した後、MCPクライアントを再起動してください。

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Cursor、Windsurf、およびその他のMCPクライアント

stdio MCPサーバーをサポートするすべてのクライアントで、同じコマンドと引数を使用します： 
{
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@tokenlabai/mcp-server"],
  "env": {
    "TOKENLAB_API_BASE": "https://api.tokenlab.sh"
  }
}
クライアントが名前付きサーバーを保存する場合、サーバー名として tokenlab-model-catalog を使用してください。

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ツール

ツール目的
list_modelsパブリックTokenLabモデルを一覧表示します。recommended_for（image、video、embedding、rerank、translationなど）を使用してフィルタリング可能です。
get_model特定のモデルのパブリック詳細とサポートされているリクエスト形式を取得します。
get_model_pricing特定のモデルのパブリック価格詳細を取得します。
compare_models複数のモデルIDの詳細と価格を比較します。
create_chat_completionOpenAI互換の/v1/chat/completionsエンドポイントを呼び出します。マルチモーダルメッセージとツール呼び出しに対応します。TOKENLAB_API_KEYが必要です。
create_response/v1/responsesエンドポイントを呼び出します。TOKENLAB_API_KEYが必要です。
create_anthropic_messageAnthropic Messagesの/v1/messagesエンドポイントを呼び出します。TOKENLAB_API_KEYが必要です。
create_gemini_contentGeminiネイティブのgenerateContentエンドポイントを呼び出します。TOKENLAB_API_KEYが必要です。
get_api_overviewエージェントが読み取り可能なエンドポイントガイダンスとして、TokenLabの llms.txt 概要を取得します。
推論ツールは通常のJSON結果を返します。MCPツール呼び出しではストリーミングを意図的に無効にしています。

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推奨されるエージェントワークフロー

  1. ユーザーがモデル名を指定していない場合は list_models を呼び出します。
  2. チャット以外のタスク（画像、動画、音楽、3D、TTS、STT、埋め込み、再ランク、翻訳など）には recommended_for を使用します。
  3. チャット以外のリクエストを作成する前、失敗したリクエストを再試行する前、またはエンドポイントファミリーを切り替える前に get_model を呼び出します。
  4. 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。
  5. 複数の候補を比較する場合はcompare_modelsを使用します。
  6. 必要なAPI契約に合う推論ツールを呼び出すか、get_api_overviewでTokenLab APIファミリーの概要を確認します。

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ネイティブエンドポイントガイダンス

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

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ホスト型 Model Explorer

Streamable HTTP 対応クライアントは次の URL に接続できます： 
https://tokenlab-model-explorer.vercel.app/mcp
ホスト型 Explorer は公開されており、open_tokenlab_model_explorer、compare_tokenlab_models、generate_tokenlab_endpoint_example を提供します。9 個すべてのツールまたは認証付き推論には、上記のローカル npm サーバーを使用してください。

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TokenLab Skillsとの併用

MCPサーバーは実行時に役立ちますが、TokenLab skillsリポジトリ は、コーディングエージェントに対して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：最新のモデル、価格、エンドポイントの詳細を探索します。
  • tokenlab-api-integration スキル：実行可能なAPI例を生成し、構造化されたTokenLabエラーを処理します。
  • 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します。
  • 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、または翻訳ルートをいつ使用するかを決定します。

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トラブルシューティング

Node.js が 18.17 以上であることを確認し、ターミナルで npx -y @tokenlabai/mcp-server を一度実行して npm またはネットワークのエラーを確認してください。
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。
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。
はい。TOKENLAB_API_KEYを設定し、create_chat_completion、create_response、create_anthropic_message、またはcreate_gemini_contentを使用します。カタログと価格ツールはキーなしでも利用できます。

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リソース

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 Skills

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

パブリックモデル探索エンドポイント

llms.txt

エージェントが読み取り可能なTokenLab API概要

Glama MCP Server

検証済みの TokenLab MCP Server リスティングを表示

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確認

MCP.so リスティング

AI & Agents ディレクトリで TokenLab を見つける

ホスト型 Model Explorer

公開 Model Explorer とリモート MCP エンドポイントを開く