TokenLab MCP Sunucusu

TokenLab MCP sunucusu, TokenLab’in herkese açık OpenAPI sözleşmesinden MCP araçları oluşturur. MCP uyumlu ajanlar; modelleri ve fiyatlandırmayı keşfedebilir, OpenAI uyumlu ve yerel LLM uç noktalarını çağırabilir, çok modlu medya oluşturabilir, dosya yükleyebilir ve asenkron görevleri yönetebilir. Bir ajanın manuel olarak tutulan bir araç listesi yerine güncel TokenLab API sözleşmesine ihtiyaç duyduğu durumlarda kullanın. Varsayılan core profili, 29 adet oluşturulmuş uç nokta aracını ve iki adet bileşik keşif aracını kullanıma sunar. full profili ise 78 adet oluşturulmuş uç nokta aracını ve aynı iki bileşik aracı kullanıma sunar. Bu sayfa TokenLab’i Claude Code, Cursor, VS Code, Codex, Claude Desktop, Cline, Windsurf veya başka bir MCP istemcisine araç sunucusu olarak eklemeyi açıklar. TokenLab’i uygulama kodundan doğrudan çağırmak için API hızlı başlangıç sayfasıyla başlayın.

Genel katalog ve fiyatlandırma araçları TokenLab API anahtarı gerektirmez. Kimlik doğrulamalı çıkarım (inference), medya, ses, dosya, görev, yerleştirme (embedding), yeniden sıralama (rerank) ve çeviri işlemleri için TOKENLAB_API_KEY değerini ayarlayın. API anahtarını asla araç argümanlarına yerleştirmeyin.

Sağladığı Özellikler

https://api.tokenlab.sh/v1/models üzerinden canlı model keşfi.
/v1/models/{model} üzerinden model detay sorgulama.
/v1/models/{model}/pricing üzerinden fiyatlandırma sorgulama.
https://api.tokenlab.sh/llms.txt üzerinden ajan tarafından okunabilir API özeti.
OpenAI uyumlu Chat Completions ve Responses, Anthropic Messages ve Gemini generateContent; yerel istek yapılarını düzleştirmeden (flattening) destekler.
JSON URL’leri, TokenLab dosya kimlikleri veya yerel multipart dosyaları aracılığıyla görsel oluşturma ve düzenleme.
Video, müzik, 3D, konuşma, transkripsiyon, ses çevirisi, yerleştirmeler (embeddings), çok modlu yerleştirmeler, yeniden sıralama ve metin çevirisi.
Görsel, video, müzik, 3D ve dünya oluşturma işlemleri için normalleştirilmiş asenkron görev özetleri.
Her gün çalışan ve herkese açık OpenAPI belgesini getiren, araç şemalarını yeniden oluşturan, uç nokta ve dosya testlerini çalıştıran ve yalnızca tüm kontroller başarılı olduğunda main dalını güncelleyen bir sözleşme senkronizasyonu.

Hızlı başlangıç

En hızlı ve güvenli başlangıç, yalnızca altı genel katalog aracını etkinleştirmektir. TokenLab API anahtarı gerekmez; kimlik doğrulamalı araçları daha sonra açabilirsiniz.

Cursor'a yükle

Genel catalog profilini tek tıkla Cursor’a ekleyin

VS Code'a yükle

Genel catalog profilini VS Code kullanıcı yapılandırmasına ekleyin

Gereksinimleri kontrol edin

Node.js 18.17 veya daha yeni bir sürüm yükleyin ve npx komutunun kullanılabildiğini doğrulayın.

node --version
npx --version

MCP paketini genel olarak yüklemeniz veya depoyu klonlamanız gerekmez.

Erişim düzeyi seçin

Amaç	API anahtarı	Profil
Modelleri, ayrıntıları ve fiyatları incelemek	Gerekmez	`catalog` (6 araç)
Yaygın çıkarım, medya, dosya ve görev işlemlerini kullanmak	Ücretli çağrılar için gerekir	`core` (31 araç, varsayılan)
İzin verilen tüm geliştirici işlemlerini sunmak	Ücretli çağrılar için gerekir	`full` (80 araç)

Yalnızca kimlik doğrulamalı API çağrıları için Dashboard → API Keys sayfasında bir anahtar oluşturun. Anahtarı istemcinin gizli ortamında saklayın; isteme veya MCP araç argümanına yapıştırmayın.

İstemciyi yapılandırın

Genel örnekler catalog profilini açıkça seçer; böylece sunulan her araç anahtarsız çalışır.

TokenLab’i tüm projelerde kullanmak için kullanıcı kapsamına ekleyin.

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

Varsayılan core profilini etkinleştirmek için API anahtarınızı ekleyin.

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

Yalnızca geçerli proje için --scope local, ortak .mcp.json oluşturmak için --scope project kullanın. Gerçek anahtarı proje yapılandırmasına commit etmeyin.

Yukarıdaki tek tıklamalı kurulumu kullanın veya yapılandırmayı tüm projeler için ~/.cursor/mcp.json, tek proje için .cursor/mcp.json dosyasına kaydedin.

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

Tek tıklamalı kurulumu kullanın, MCP: Add Server komutunu çalıştırın veya dosyayı .vscode/mcp.json olarak kaydedin.

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

Tüm projelerde kullanılacak bir ayar için MCP: Open User Configuration komutunu çalıştırın ve aynı sunucu nesnesini ekleyin.

# Genel katalog
codex mcp add --env TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE=catalog tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server

# API anahtarıyla varsayılan core profili
codex mcp add --env TOKENLAB_API_KEY=your-tokenlab-api-key tokenlab-model-catalog -- npx -y @tokenlabai/mcp-server

claude_desktop_config.json içindeki standart mcpServers nesnesine npx komutunu ve -y, @tokenlabai/mcp-server argümanlarını ekleyin. Yalnızca genel araçlar için TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE=catalog ayarlayın.

Cline CLI yayımlanan stdio sunucusunu doğrudan yükleyebilir.

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

Windsurf için standart mcpServers yapılandırmasını ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json konumuna kaydedin. Diğer stdio istemcileri aynı komut ve argümanları kullanır; çalışma dizini boş bırakılır.

Yeniden başlatın ve doğrulayın

MCP istemcisini yeniden başlatın veya yükleyin, istendiğinde yerel sunucuya güvenin ve tokenlab-model-catalog bağlantısını doğrulayın.

claude mcp list
codex mcp list

Ardından ajandan list_models çağrısı yapmasını isteyin. Boş olmayan model listesi sunucunun başladığını, MCP keşfinin tamamlandığını ve TokenLab genel kataloğuna ulaşıldığını kanıtlar. Bu kontrol için API anahtarı gerekmez.

Yapılandırma başvurusu

Yerel stdio istemcilerinde tokenlab-model-catalog sunucu adını, npx komutunu, ayrı -y ve @tokenlabai/mcp-server argümanlarını kullanın; çalışma dizinini boş bırakın. Güncel doğrulanmış sürümü sabitlemek için @tokenlabai/mcp-server@0.6.17 kullanın. Kimlik doğrulamalı araçlar için standart yapılandırma:

{
  "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 üst düzey servers nesnesini kullanır. İstemci tek sunucu nesnesi bekliyorsa yalnızca command, args ve env içeren iç nesneyi kopyalayın.

Ortam değişkeni	Varsayılan	Amaç
`TOKENLAB_API_BASE`	`https://api.tokenlab.sh`	API temel URL’sini son eğik çizgi olmadan değiştirir.
`TOKENLAB_API_KEY`	Ayarlanmamış	Kimlik doğrulamalı çıkarım, medya, dosya, görev, embedding, rerank ve çeviri çağrıları için gerekir.
`TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE`	`core`	`catalog`, `core` veya `full` seçer.
`TOKENLAB_MCP_SCHEMA_MODE`	Profil varsayılanı	`portable`, `exact` veya `strict` seçer; normalde `portable` kullanın.
`TOKENLAB_REQUEST_TIMEOUT_MS`	`120000`	API isteği zaman aşımını milisaniye cinsinden ayarlar.
`TOKENLAB_MCP_MAX_FILE_BYTES`	`104857600`	Her yerel yükleme dosyasının en büyük bayt boyutu.
`TOKENLAB_MCP_INLINE_BYTES`	`2097152`	Satır içinde döndürülen ikili veya JSON sonucunun en büyük bayt boyutu.
`TOKENLAB_ARTIFACT_DIR`	İşletim sistemi geçici dizini	Büyük yanıt çıktılarını yazma konumu.

Gerçek API anahtarı içeren ekran görüntüsü, günlük, shell geçmişi veya yapılandırma dosyası yayımlamayın. İstemcinin gizli girişini veya ortam değişkenlerini kullanın, paylaşılan örneklerde yer tutucular bırakın ve açığa çıkan anahtarları değiştirin.

Kaynaktan kurulum

Kaynak kopyasını yalnızca MCP sunucusunu denetlemek veya geliştirmek için kullanın. Normal istemci kurulumu yukarıdaki yayımlanmış npm paketini kullanmalıdır.

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

core ve full varsayılan olarak boyut ve derinliği sınırlı portable şemalar yayımlar; sunucu her çağrıyı eksiksiz OpenAPI tanımına göre doğrular. Tam iç içe şemalar için exact, model sağlayıcısı kapalı nesneler ve tüm özelliklerin required içinde olmasını istiyorsa strict kullanın.

Oluşturulan Araç Profilleri

Profil	Kullanıma sunulan araçlar	Kapsam
`catalog`	6	Oluşturulmuş dört genel katalog ve fiyatlandırma aracı ile `compare_models` ve `get_api_overview`. API anahtarı gerekmez.
`core` (varsayılan)	31	29 oluşturulmuş uç nokta aracı artı `compare_models` ve `get_api_overview`. Katalog, fiyatlandırma, yerel LLM uç noktaları, görseller, video, müzik, 3D, ses, görevler, dosyalar, yerleştirmeler, yeniden sıralama ve çeviriyi kapsar.
`full`	80	78 oluşturulmuş uç nokta aracı artı iki bileşik keşif aracı. Yanıt yaşam döngüsü, yığınlar (batches), dünyalar, yerel model keşfi ve diğer izin verilen geliştirici işlemlerini ekler.

Araç adları, açıklamalar, girdi şemaları, HTTP yöntemleri, yollar, içerik türleri, kimlik doğrulama gereksinimleri ve görev davranışları, kayıtlı OpenAPI anlık görüntüsünden oluşturulur. Yalnızca MCP’ye özel bir katman; kararlı araç takma adları, profil üyeliği, asenkron görev semantiği, multipart varyantları, gizli veri gizleme ve akış dışı (non-streaming) kısıtlamaları sağlar. Sürüm 0.6.0 ayrıca MCP structuredContent üzerinden JSON döndürür, üç sözleşme kaynağı yayımlar ve model seçimi ile yerel istek oluşturma için iki istem şablonu sunar. Oluşturulan ve bileşik araçlar, uyumlu istemcilerin daha güvenli onay politikaları uygulayabilmesi için standart risk açıklamaları içerir. Yaygın core araçları şunlardır:

Aile	Temsili araçlar
Katalog ve fiyatlandırma	`list_models`, `get_model`, `get_model_pricing`, `get_pricing`, `compare_models`
Yerel LLM uç noktaları	`create_chat_completion`, `create_response`, `create_anthropic_message`, `create_gemini_content`
Görseller	`create_image`, `create_image_file`, `edit_image`, `edit_image_file`
Video, müzik ve 3D	`create_video`, `create_music`, `create_3d_model`
Ses	`create_speech`, `transcribe_audio`, `translate_audio`
Yerleştirmeler ve metin	`create_embedding`, `create_multimodal_embedding`, `rerank_documents`, `translate_text`
Dosyalar ve görevler	`upload_file`, `list_files`, `retrieve_file`, `retrieve_file_content`, `delete_file`, `get_task_status`, `cancel_task`

MCP araç çağrıları tek bir nihai sonuç döndürür. Yalnızca akış (streaming) ve gerçek zamanlı işlemler hariç tutulur; sunucu desteklenen stream argümanlarını provider bağdaştırıcılarına boolean sabiti göstermeden dahili olarak false değerine sabitler. Küçük görsel ve ses yanıtları yerel MCP içeriği olarak döndürülür; daha büyük ikili (binary) yanıtlar TOKENLAB_ARTIFACT_DIR dizinine yazılır ve yerel yolları, MIME türleri ve bayt sayıları ile döndürülür.

Asenkron Medya Sonuçları

Video, müzik ve 3D oluşturma işlemleri asenkron görev özetleri döndürür. Görsel oluşturma ve düzenleme işlemleri, seçilen modele ve isteğe bağlı olarak tamamlanmış bir sonuç veya asenkron bir görev döndürebilir. delivery.mode değeri async olduğunda, delivery.terminal değeri true olana kadar { "id": delivery.task_id } ile get_task_status fonksiyonunu çağırın. Tamamlanma durumunu status alanından belirleyin; progress isteğe bağlıdır ve terminal koşulu olarak kullanılmamalıdır.

Önerilen Ajan İş Akışı

Kullanıcı bir model belirtmediğinde list_models fonksiyonunu çağırın.
Görsel, video, müzik, 3D, TTS, STT, yerleştirmeler, yeniden sıralama veya çeviri gibi sohbet dışı görevler için recommended_for fonksiyonunu kullanın.
Sohbet dışı bir istek oluşturmadan, başarısız bir isteği yeniden denemeden veya uç nokta aileleri arasında geçiş yapmadan önce get_model fonksiyonunu çağırın.
Model maliyeti kullanıcının seçimini etkilediğinde get_model_pricing fonksiyonunu çağırın.
Seçim birkaç aday arasında kaldığında compare_models fonksiyonunu kullanın.
Gerekli API sözleşmesiyle eşleşen oluşturulmuş aracı çağırın veya TokenLab API ailelerinin kompakt bir haritası için get_api_overview fonksiyonunu kullanın.

Yerel Uç Nokta Rehberi

TokenLab, OpenAI uyumlu rotaları ve yerel uç nokta ailelerini destekler. MCP sunucusu, bir ajan kod yazmadan önce doğru rotayı seçmesine yardımcı olur:

Aile	Yaygın rota
OpenAI uyumlu sohbet	`/v1/chat/completions`
Yanıtlar	`/v1/responses`
Anthropic Messages	`/v1/messages`
Gemini yerel	`/v1beta/models/{model}:generateContent`
Görseller	`/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 Gezgini

Streamable HTTP destekleyen istemciler şuraya bağlanabilir:

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

Barındırılan gezgin herkese açıktır ve open_tokenlab_model_explorer, compare_tokenlab_models ve generate_tokenlab_endpoint_example araçlarını kullanıma sunar. Oluşturulan core/full profillerine, yerel dosya yüklemelerine veya kimlik doğrulamalı API işlemlerine ihtiyaç duyduğunuzda yukarıdaki yerel npm sunucusunu kullanın.

TokenLab Yetenekleri (Skills) ile Kullanım

MCP sunucusu çalışma zamanında yararlıyken, TokenLab yetenekleri deposu, 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

İstemci sunucuyu başlatamıyor

Node.js sürümünün en az 18.17 olduğunu ve istemcinin npx komutunu bulabildiğini doğrulayın. npm veya ağ hatalarını görmek için terminalde npx -y @tokenlabai/mcp-server çalıştırın. Başarılı stdio başlangıcı MCP mesajlarını sessizce bekler; kontrol sonrası Ctrl+C ile kapatın.

Sunucu yapılandırıldı ancak araçlar görünmüyor

İstemciyi yeniden başlatın ve yerel sunucuyu onaylayın. Claude Code’da claude mcp list veya /mcp, VS Code’da MCP: List Servers ardından Show Output, Cursor’da Settings → Tools & MCP bölümünü kontrol edin.

Claude Code Pending approval gösteriyor

Proje kapsamındaki .mcp.json sunucuları çalışma alanı güveni ve açık onay gerektirir. Claude Code’u projede etkileşimli başlatın, güveni kabul edin ve /mcp içinde tokenlab-model-catalog sunucusunu onaylayın. Tüm projelerde kullanılabilen özel ayar için --scope user kullanın.

Model listesi boş

Makinenin https://api.tokenlab.sh/v1/models adresine ulaşabildiğini doğrulayın. TOKENLAB_API_BASE değerini geçersiz kılıyorsanız, sonunda eğik çizgi (/) olmadığından emin olun.

Ajan hala eski model kimliklerini seçiyor

Ajandan bir model adını sabit kodlamadan (hardcoding) önce list_models veya get_model fonksiyonunu çağırmasını isteyin. MCP sunucusunu tokenlab-model-picker ile eşleştirmek daha iyi sonuçlar verir.

Bu sunucu ücretli TokenLab çıkarım API'lerini çağırabilir mi?

Evet. TOKENLAB_API_KEY değerini ayarlayın, ardından oluşturulan LLM, medya, ses, görev, dosya, yerleştirme, yeniden sıralama veya çeviri araçlarını kullanın. Katalog ve fiyatlandırma araçları anahtar olmadan kullanılabilir kalmaya devam eder.

Kimlik doğrulamalı araç yetkilendirme hatası döndürüyor

TOKENLAB_API_KEY değerini araç argümanında veya istemde değil MCP sunucusunun ortamında ayarlayın ve değişiklikten sonra istemciyi yeniden başlatın. Paylaşılan dosya, görüntü, günlük veya shell geçmişinde görünen anahtarı değiştirin.

İstemci şemaları reddediyor veya çok fazla araç yüklüyor

6 keşif aracı için TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE=catalog, 31 araç için varsayılan core profilini kullanın. Normalde portable kullanın; tam iç içe yapı için exact, kapalı nesneler ve tüm özelliklerin required içinde olması için strict seçin.

Paket sürümünü nasıl sabitler veya güncellerim?

Güncel doğrulanmış sürümü sabitlemek için @tokenlabai/mcp-server@0.6.17 kullanın. Sürüm değiştirirken paket argümanını güncelleyin, sunucuyu yeniden başlatın ve daha yeni sürümü kullanmadan önce genel depoyu inceleyin.

Kaynaklar

TokenLab MCP

Ürün özeti ve Core 31 ile Full 80 araç setleri için bağlantı seçenekleri

GitHub Deposu

Kaynak kod ve yerel kurulum talimatları

TokenLab Yetenekleri

TokenLab entegrasyonları için bakımı yapılan ajan yetenekleri

Model Katalog API

Genel model keşif uç noktası

llms.txt

Ajan tarafından okunabilir TokenLab API özeti

Glama MCP Sunucusu

Doğrulanmış TokenLab MCP Sunucusu listesini görüntüleyin

Glama Model Gezgini

Modelleri, fiyatlandırmayı ve yerel uç nokta örneklerini keşfedin

MCP.so Listesi

Yapay Zeka ve Ajanlar dizininde TokenLab’i keşfedin

Barındırılan Model Gezgini

Genel model gezginini ve uzak MCP uç noktasını açın

Claude Code MCP Rehberi

Kapsamlar, onaylar, durum kontrolleri ve MCP yapılandırması

Cursor MCP Rehberi

Yapılandırma konumları, araç denetimi ve güvenlik rehberi

VS Code MCP Rehberi

Kullanıcı ve çalışma alanı ayarları, güven, günlükler ve sunucu yönetimi

Uyumluluk matrisi

Kodlama araçları

Native SDK'lar

Framework'ler ve platformlar

Sohbet uygulamaları

TokenLab MCP Sunucusu

Sağladığı Özellikler

Hızlı başlangıç

Cursor'a yükle

VS Code'a yükle

Yapılandırma başvurusu

Kaynaktan kurulum

Oluşturulan Araç Profilleri

Asenkron Medya Sonuçları

Önerilen Ajan İş Akışı

Yerel Uç Nokta Rehberi

Barındırılan Model Gezgini

TokenLab Yetenekleri (Skills) ile Kullanım

Sorun Giderme

Kaynaklar

TokenLab MCP

GitHub Deposu

TokenLab Yetenekleri

Model Katalog API

llms.txt

Glama MCP Sunucusu

Glama Model Gezgini

MCP.so Listesi

Barındırılan Model Gezgini

Claude Code MCP Rehberi

Cursor MCP Rehberi

VS Code MCP Rehberi

​Sağladığı Özellikler

​Hızlı başlangıç

Cursor'a yükle

VS Code'a yükle

​Yapılandırma başvurusu

​Kaynaktan kurulum

​Oluşturulan Araç Profilleri

​Asenkron Medya Sonuçları

​Önerilen Ajan İş Akışı

​Yerel Uç Nokta Rehberi

​Barındırılan Model Gezgini

​TokenLab Yetenekleri (Skills) ile Kullanım

​Sorun Giderme

​Kaynaklar

TokenLab MCP

GitHub Deposu

TokenLab Yetenekleri

Model Katalog API

llms.txt

Glama MCP Sunucusu

Glama Model Gezgini

MCP.so Listesi

Barındırılan Model Gezgini

Claude Code MCP Rehberi

Cursor MCP Rehberi

VS Code MCP Rehberi

Sağladığı Özellikler

Hızlı başlangıç

Yapılandırma başvurusu

Kaynaktan kurulum

Oluşturulan Araç Profilleri

Asenkron Medya Sonuçları

Önerilen Ajan İş Akışı

Yerel Uç Nokta Rehberi

Barındırılan Model Gezgini

TokenLab Yetenekleri (Skills) ile Kullanım

Sorun Giderme

Kaynaklar