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# TokenLab MCP Server

> MCPクライアントをTokenLabのモデル探索、価格、OpenAI互換チャット、ネイティブ推論エンドポイントに接続します。

[TokenLab MCP server](https://github.com/hedging8563/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。

<Note>
  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。
</Note>

## 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。

## 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：

```bash theme={null}
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：

```bash theme={null}
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。

## 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：

```bash theme={null}
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：

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

## 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：

```bash theme={null}
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。

## 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：

```json theme={null}
{
  "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。

## 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：

```json theme={null}
{
  "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。

## 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_completion`   | OpenAI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_message` | Anthropic 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_content`    | Gemini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。

## 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。

## 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`                                                       |

## 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：

```text theme={null}
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。

## 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](https://github.com/hedging8563/tokenlab-skills) 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。

## トラブルシューティング

<AccordionGroup>
  <Accordion title="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。
  </Accordion>

  <Accordion title="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。
  </Accordion>

  <Accordion title="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。
  </Accordion>

  <Accordion title="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、`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。
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## リソース

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="GitHubリポジトリ" icon="github" href="https://github.com/hedging8563/tokenlab-mcp-server">
    ソースコードとローカルセットアップ手順
  </Card>

  <Card title="TokenLab Skills" icon="sparkles" href="https://github.com/hedging8563/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
  </Card>

  <Card title="モデルカタログAPI" icon="list" href="https://api.tokenlab.sh/v1/models">
    パブリックモデル探索エンドポイント
  </Card>

  <Card title="llms.txt" icon="file-lines" href="https://api.tokenlab.sh/llms.txt">
    エージェントが読み取り可能なTokenLab API概要
  </Card>

  <Card title="Glama MCP Server" icon="globe" href="https://glama.ai/mcp/servers/hedging8563/tokenlab-mcp-server">
    検証済みの TokenLab MCP Server リスティングを表示
  </Card>

  <Card title="Glama モデルエクスプローラー" icon="search" href="https://glama.ai/mcp/servers/hedging8563/tokenlab-openai-apps-model-explorer">
    モデル、価格、ネイティブエンドポイントの例を確認
  </Card>

  <Card title="MCP.so リスティング" icon="compass" href="https://mcp.so/servers/tokenlab-mcp-server">
    AI & Agents ディレクトリで TokenLab を見つける
  </Card>

  <Card title="ホスト型 Model Explorer" icon="rocket" href="https://tokenlab-model-explorer.vercel.app">
    公開 Model Explorer とリモート MCP エンドポイントを開く
  </Card>
</CardGroup>