Ana içeriğe atla
TokenLab MCP sunucusu, MCP uyumlu ajanlara canlı model keşfi, fiyatlandırma, OpenAI uyumlu Chat Completions ve yerel çıkarım araçları sunar. Bunu, bir ajanın modelleri karşılaştırması, istek formatlarını incelemesi, fiyatları kontrol etmesi veya TokenLab’i OpenAI Chat Completions, Responses, Anthropic Messages ya da Gemini generateContent ile çağırması gerektiğinde kullanın.
Genel katalog araçları TokenLab API anahtarı gerektirmez. Dört ücretli çıkarım aracını kullanmak için TOKENLAB_API_KEY ayarlayın.

​
Sağladığı Özellikler

  • https://api.tokenlab.sh/v1/models adresinden canlı model keşfi.
  • /v1/models/{model} üzerinden model detay sorgulama.
  • /v1/models/{model}/pricing üzerinden fiyatlandırma sorgulama.
  • https://api.tokenlab.sh/llms.txt adresinden ajan tarafından okunabilir API genel bakışı.
  • OpenAI uyumlu sohbet, Responses, Anthropic Messages, Gemini, medya, ses, yerleştirmeler (embeddings), yeniden sıralama (rerank) ve çeviri için uç nokta ailesi rehberliği.
  • OpenAI uyumlu Chat Completions, Responses, Anthropic Messages ve Gemini generateContent üzerinden isteğe bağlı çıkarım.

​
GitHub’dan Kurulum

Genel depoyu klonlayın ve bağımlılıkları yükleyin: 
git clone https://github.com/hedging8563/tokenlab-mcp-server.git
cd tokenlab-mcp-server
npm install
npm test
Sunucuyu stdio üzerinden başlatın: 
npm start
İsteğe bağlı TOKENLAB_API_BASE ortam değişkeni varsayılan olarak https://api.tokenlab.sh değerini alır.

​
Codex’e kurulum

Genel katalog sunucusunu Codex yapılandırmanıza ekleyin: 
codex mcp add tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server
Sunucuyu ekledikten sonra yeni bir Codex oturumu başlatın. Genel katalog araçları TOKENLAB_API_KEY gerektirmez. Çıkarım araçlarını etkinleştirmek için sunucuyu eklerken TokenLab API anahtarınızı belirtin: 
codex mcp add --env TOKENLAB_API_KEY=your-tokenlab-api-key tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server

​
Cline’a kurulum

Yayımlanmış stdio sunucusunu Cline CLI ile kurun: 
cline mcp add tokenlab --yes -- npx -y @tokenlabai/mcp-server
Komut Cline CLI ile doğrulandı ve kurulum uyarısı olmadan tamamlanıyor. Genel katalog araçları hemen çalışır; çıkarım araçları için Cline ortamında TOKENLAB_API_KEY ayarlayın.

​
Claude Desktop Yapılandırması

Yayımlanmış npm paketini MCP istemci yapılandırmanıza ekleyin: 
{
  "mcpServers": {
    "tokenlab-model-catalog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@tokenlabai/mcp-server"]
    }
  }
}
Yapılandırmayı kaydettikten sonra MCP istemcisini yeniden başlatın.

​
Cursor, Windsurf ve Diğer MCP İstemcileri

Stdio MCP sunucularını destekleyen herhangi bir istemcide aynı komutu ve argümanları kullanın: 
{
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@tokenlabai/mcp-server"],
  "env": {
    "TOKENLAB_API_BASE": "https://api.tokenlab.sh"
  }
}
İstemciniz adlandırılmış sunucuları saklıyorsa, sunucu adı olarak tokenlab-model-catalog kullanın.

​
Araçlar

AraçAmaç
list_modelsGenel TokenLab modellerini listeler. İsteğe bağlı olarak image, video, embedding, rerank veya translation gibi recommended_for ile filtreleyin.
get_modelBir modelin genel detaylarını ve desteklenen istek formatını getirir.
get_model_pricingBir modelin genel fiyatlandırma detaylarını getirir.
compare_modelsBirden fazla model kimliğinin detaylarını ve fiyatlarını karşılaştırır.
create_chat_completionOpenAI uyumlu /v1/chat/completions uç noktasını çağırır; çok modlu mesajları ve araç çağrılarını destekler. TOKENLAB_API_KEY gerektirir.
create_response/v1/responses uç noktasını çağırır. TOKENLAB_API_KEY gerektirir.
create_anthropic_messageAnthropic Messages /v1/messages uç noktasını çağırır. TOKENLAB_API_KEY gerektirir.
create_gemini_contentGemini yerel generateContent uç noktasını çağırır. TOKENLAB_API_KEY gerektirir.
get_api_overviewAjan tarafından okunabilir uç nokta rehberliği için TokenLab’in llms.txt özetini getirir.
Çıkarım araçları normal JSON sonuçları döndürür. MCP araç çağrılarında akış bilinçli olarak devre dışıdır.

​
Önerilen Ajan İş Akışı

  1. Kullanıcı bir model adı belirtmediğinde list_models çağrısı yapın.
  2. Sohbet dışı görevler (görüntü, video, müzik, 3D, TTS, STT, yerleştirmeler, yeniden sıralama veya çeviri gibi) için recommended_for kullanın.
  3. Sohbet dışı bir istek oluşturmadan, başarısız bir isteği yeniden denemeden veya uç nokta ailelerini değiştirmeden önce get_model çağrısı yapın.
  4. Model maliyeti kullanıcının seçimini etkilediğinde get_model_pricing çağrısı yapın.
  5. Seçim birden fazla adaya bağlı olduğunda compare_models kullanın.
  6. Gerekli API sözleşmesine uygun çıkarım aracını çağırın veya TokenLab API ailelerinin kompakt bir haritası için get_api_overview kullanın.

​
Yerel Uç Nokta Rehberliği

TokenLab, OpenAI uyumlu rotaları ve yerel uç nokta ailelerini destekler. MCP sunucusu, bir ajanın kod yazmadan önce doğru rotayı seçmesine yardımcı olur:
AileYaygın rota
OpenAI uyumlu sohbet/v1/chat/completions
Responses/v1/responses
Anthropic Messages/v1/messages
Gemini yerel/v1beta/models/{model}:generateContent
Görüntüler/v1/images/generations, /v1/images/edits
Video/v1/videos/generations
Müzik/v1/music/generations
3D/v1/3d/generations
Ses/v1/audio/speech, /v1/audio/transcriptions, /v1/audio/translations
Yerleştirmeler ve yeniden sıralama/v1/embeddings, /v1/rerank
Metin çevirisi/v1/translations

​
Barındırılan Model Explorer

Streamable HTTP destekleyen istemciler şu adrese bağlanabilir: 
https://tokenlab-model-explorer.vercel.app/mcp
Barındırılan Explorer herkese açıktır ve open_tokenlab_model_explorer, compare_tokenlab_models ile generate_tokenlab_endpoint_example araçlarını sunar. Dokuz aracın tamamı veya kimlik bilgili çıkarım için yukarıdaki yerel npm sunucusunu kullanın.

​
TokenLab Yetenekleri (Skills) ile Kullanım

MCP sunucusu çalışma zamanında yararlıdır; TokenLab yetenekleri deposu ise kodlama ajanlarına entegrasyon kodunu nasıl oluşturacaklarını ve onaracaklarını öğretir. Mümkün olduğunda her ikisini de kullanın:
  • MCP sunucusu: güncel modelleri, fiyatlandırmayı ve uç nokta detaylarını keşfedin.
  • tokenlab-api-integration yeteneği: çalıştırılabilir API örnekleri oluşturun ve yapılandırılmış TokenLab hatalarını yönetin.
  • tokenlab-model-picker yeteneği: kullanıcının görevi için güçlü modeller seçin.
  • tokenlab-native-endpoints yeteneği: Responses, Anthropic Messages, Gemini, medya, ses, yerleştirme, yeniden sıralama veya çeviri rotalarının ne zaman kullanılacağına karar verin.

​
Sorun Giderme

Node.js sürümünün en az 18.17 olduğunu doğrulayın ve npm veya ağ hatalarını görmek için terminalde bir kez npx -y @tokenlabai/mcp-server çalıştırın.
Makinenin https://api.tokenlab.sh/v1/models adresine ulaşabildiğini doğrulayın. TOKENLAB_API_BASE değerini geçersiz kılıyorsanız, sonunda eğik çizgi (/) olmadığından emin olun.
Ajandan bir model adını sabit kodlamadan (hardcoding) önce list_models veya get_model çağırmasını isteyin. MCP sunucusunu tokenlab-model-picker ile eşleştirmek daha iyi sonuçlar verir.
Evet. TOKENLAB_API_KEY ayarlayın ve create_chat_completion, create_response, create_anthropic_message veya create_gemini_content kullanın. Katalog ve fiyatlandırma araçları anahtar olmadan kullanılabilir.

​
Kaynaklar

GitHub Deposu

Kaynak kod ve yerel kurulum talimatları

TokenLab Yetenekleri

TokenLab entegrasyonları için bakımı yapılan ajan yetenekleri

Model Kataloğu API

Genel model keşif uç noktası

llms.txt

Ajan tarafından okunabilir TokenLab API özeti

Glama MCP Sunucusu

Doğrulanmış TokenLab MCP Server kaydını görüntüleyin

Glama Model Gezgini

Modelleri, fiyatlandırmayı ve yerel uç nokta örneklerini keşfedin

MCP.so Kaydı

TokenLab’i AI & Agents dizininde keşfedin

Barındırılan Model Explorer

Genel model gezginini ve uzak MCP uç noktasını açın