ModelShortlist

ModelShortlist

どの AI モデルを使うべきか、推測するのはもうやめましょう。

ModelShortlist は、ローカルで動作し、独自の API キーを使用する MCP サーバーです。OpenRouter の全モデルカタログとArtificial Analysis のベンチマークに基づく、モデル選定の根拠を AI アシスタントに提供します。上流の根拠情報を、要求に応じて、またはキャッシュの有効期限切れ時に更新し、情報源が古い、または利用できない場合は明示的に報告します。ゼロデータ保持（ZDR）は、明示的に必須とした場合に限り、任意の厳格な制約として適用されます。

ホスト型の ModelShortlist バックエンドはありません。アカウントも不要です。MCP 内でテレメトリーを収集することもありません。API キーはローカルの MCP プロセス内に保持され、上流サービスの呼び出しに直接使用されます。

• ウェブサイト：modelshortlist.com
• かんたんインストール設定ツール：modelshortlist.com/install
• モデル選定ガイド：modelshortlist.com/guides
• npm：@agentic.artists/modelshortlist
• 公式 MCP レジストリ：io.github.AgenticArtists/modelshortlist
• ライセンス：MIT

ModelShortlist を選ぶ理由

モデル選びで考えるべきことは、もはや「ベンチマークスコアが最も高いモデルはどれか？」だけではありません。適切な答えは、実際の用途、機能、コスト、コンテキスト、利用可能性、プライバシー要件によって変わります。

ModelShortlist を使うと、チャットエージェントは次の情報に基づいて判断できます。

• OpenRouter のモデルカタログ
• ツール／関数呼び出しのサポート
• コンテキストと補完の上限
• OpenRouter の入力／出力料金。OpenRouter が公開している場合は段階別料金を含みます
• プライバシー要件に応じた ZDR エンドポイントの利用可能性
• 該当する場合の ZDR エンドポイントのレイテンシ、スループット、稼働時間、プロバイダーの選択肢
• Artificial Analysis Intelligence Index
• Artificial Analysis Coding Index
• Artificial Analysis Agentic Index
• Artificial Analysis の料金とパフォーマンス中央値
• 情報源の鮮度に関する明示的な警告と、機能低下状態の警告

デフォルトでは、ZDR は適格性の要件ではありません。ModelShortlist は OpenRouter の全カタログを対象とします。ZDR を明示的に必須とした場合は、OpenRouter ZDR エンドポイントの根拠情報に切り替え、厳格な制約がすべて同一の実在するエンドポイントによって満たされることを要求します。

最終的な推奨は、用途に基づいてホスト側の AI が行います。ModelShortlist は、あらゆる用途に共通する単一のランキング計算式をあえて適用しません。

最速のインストール方法

ブラウザーのみで使える設定ツールをご利用ください。

ModelShortlist をインストール →

次のクライアント向けに、設定またはコマンドを生成します。

• Claude Desktop
• Hermes Desktop
• Cursor
• Claude Code
• VS Code / Copilot

Artificial Analysis と OpenRouter のキーは、ご自身で設定ツールに入力してください。キーはブラウザー内で設定テキストの生成に使用され、ModelShortlist や ModelShortlist のバックエンドには送信されません。

要件：

• Node.js 20+
• Artificial Analysis API キー
• OpenRouter API キー
• MCP 対応クライアント

汎用 npm 設定

Claude Desktop、Hermes Desktop、Cursor など、ローカルの stdio MCP クライアントの多くは、npx を使って ModelShortlist を直接起動できます。

{
  "mcpServers": {
    "modelshortlist": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@agentic.artists/modelshortlist"],
      "env": {
        "ARTIFICIAL_ANALYSIS_API_KEY": "YOUR_KEY",
        "OPENROUTER_API_KEY": "YOUR_KEY"
      }
    }
  }
}

Windows の GUI クライアントで、アプリの PATH から npx を利用できない場合は、npx.cmd を使うか、以下のガイド付きクローン設定をご利用ください。

ガイド付きローカル設定

この方法では、API キーを Git の追跡対象外となるローカルの .env.local ファイルに保存し、絶対パスを指定した、すぐに貼り付けられる MCP 設定を出力します。

Windows

git clone https://github.com/AgenticArtists/ModelShortlist.git
cd ModelShortlist
npm.cmd install
npm.cmd run setup

macOS / Linux

git clone https://github.com/AgenticArtists/ModelShortlist.git
cd ModelShortlist
npm install
npm run setup

セットアップコマンドは次の処理を行います。

• マスクされた入力で両方の API キーを尋ねます
• キーを Git で無視される .env.local のみに保存します
• Claude Desktop／Hermes Desktop／Cursor、および VS Code／Copilot 用の MCP 設定を、すぐに貼り付けられる形式で表示します
• セットアップの実行に使用されたものと同じ Node 実行ファイルを使用するため、多くの GUI クライアントで起きる PATH の問題を回避できます

PowerShell で npm.ps1 がブロックされる場合は、npm.cmd を使用してください。実行ポリシーを変更する必要はありません。

セットアップの詳細については、LOCAL_MCP.md をご覧ください。

プロンプトの例

繰り返しのコーディングサブエージェントに安心して任せられる、最も安価なモデルは何ですか？ツールの使用は必須です。

200k のコンテキストとツールの使用が必要です。現在の最適な選択肢は何ですか？

200k のコンテキスト、ツールの使用、ZDR が必要です。現在の最適な選択肢は何ですか？

最上位のフロンティアモデルは、このコーディング作業に本当に価格に見合う価値がありますか？

数千件のドキュメントから構造化データを抽出しつつ、出力コストを抑えるのに最適なモデルは何ですか？

出力トークン 100 万個あたり 10 ドル未満で、最大限の自律型コーディング性能が必要です。何を使えばよいですか？

MCP ツール

recommend_models

作業内容に特化した主要な推奨ツールです。次のような厳格な制約を指定できます。

• ZDR が必須かどうか
• ツール呼び出しが必須かどうか
• コンテキストの最小値
• 入力／出力価格の上限
• 作成者／モデルのフィルター

ZDR が必須でない場合は、OpenRouter のカタログ全体を対象とします。ZDR が明示的に必須の場合は、ZDR エンドポイントの根拠に基づいて絞り込み、同じエンドポイントで厳格な制約を検証します。

Artificial Analysis のベンチマークデータは、モデルを確実に照合できた場合にのみ付加されます。ベンチマークとの一致を確実に確認できないモデルも、ベンチマーク項目を欠落させた状態で候補に残り、ひそかに除外されることはありません。

厳格な価格上限では、OpenRouter がモデルまたはエンドポイントについて公開しているすべての価格帯を保守的に考慮し、最安値／基本価格が常に適用されるとは仮定しません。

compare_models

指定された OpenRouter モデル ID の候補リストについて、OpenRouter のカタログ情報、ZDR の利用可否、入手可能な場合は Artificial Analysis のベンチマーク情報、および情報源の鮮度を返します。

modelshortlist_status

情報源の鮮度、OpenRouter カタログの網羅率、ZDR の網羅率、モデル照合の網羅率、曖昧なレコードや照合できなかったレコード、キャッシュの状態、Artificial Analysis のレート制限に関するメタデータを表示します。

情報の鮮度と縮退運用

ModelShortlist は、古い根拠を「最新」として黙って扱うことはありません。ツールの応答には、情報源ごとの状態が示されます。

• fresh：直近の更新が成功しています。
• stale：直近の更新に失敗し、以前のプロセス内コピーを警告付きで使用しています。
• unavailable：情報源の取得に失敗し、現在のプロセス内にキャッシュされたコピーがありません。

Artificial Analysis は OpenRouter のモデルを除外することなく、単独で失敗する場合があります。その場合、ベンチマーク項目はゼロや低性能として扱われず、欠落したままになります。また、ZDR は任意のため、通常のリクエストでは OpenRouter の ZDR メタデータを利用できない場合があります。

OpenRouter のモデルカタログは基盤となる情報です。キャッシュされたコピーがない状態で利用できない場合、またはカタログが空で、以前に正常に取得されたコピーもない場合、ModelShortlist は候補リストの作成を拒否します。

ZDR が必須のリクエストでは、ZDR エンドポイントの根拠を利用できない場合、「条件を満たすモデルはない」と解釈せず、安全側に倒して失敗します。キャッシュされた ZDR の根拠が古い場合は、その制約を明示し、実際の OpenRouter 推論リクエストで引き続き ZDR を適用／再検証する必要があります。

エラーの種類とクライアントの診断情報については、docs/TROUBLESHOOTING.md をご覧ください。

マッチングの仕組み

Artificial Analysis Free API では、OpenRouter のモデル ID は公開されていません。ModelShortlist は、保守的な方法でモデルを照合します。

1. 手動で検証済みのエイリアス
2. 正規化後の名前／スラッグの完全一致
3. 曖昧なレコードや一致しないレコードには、Artificial Analysis の指標を付与しません

ModelShortlist は、不確かなモデルのバリアントをあいまい一致させることはありません。ベンチマークが欠けているほうが、誤ったモデルにベンチマークデータを紐付けるより適切です。一致しない OpenRouter モデルも引き続き検討対象にできますが、Artificial Analysis の指標は付与されません。

回帰テストでは、mini/base、pro/small/thinking、preview/stable、日付付きリリース、重複名、壊れたエイリアスのケースを明示的に保護しています。

検証済みのエイリアスは config/aliases.json にあります。

ZDR は任意です

ModelShortlist は、ZDR 対応の OpenRouter エンドポイントを備えたモデルを追跡しますが、ユーザーが Zero Data Retention を明示的に必須としない限り、それらに絞り込むことはありません。

ZDR が必須の場合、ModelShortlist はエンドポイント単位の適格性とハード制約を確認します。後から OpenRouter 経由で選択したモデルを呼び出す場合は、実際の推論リクエストでも ZDR を再度適用してください。

{
  "provider": {
    "zdr": true,
    "require_parameters": true
  }
}

ZDR が必須でない場合、モデルがたまたま対応しているというだけで provider.zdr=true を追加しないでください。

データフロー

Your MCP client
      |
      | local stdio
      v
ModelShortlist MCP
   |          |
   |          +--> OpenRouter model + endpoint metadata
   |
   +-------------> Artificial Analysis benchmark/performance evidence
      |
      v
structured evidence + freshness metadata
      |
      v
Your host AI reasons about the workload and recommends a fit

ModelShortlist は推奨を行いますが、推論のルーティングやモデルのホスティングは行いません。

データソースと帰属表示

ModelShortlist は、ご自身の API 認証情報を使って取得したデータを使用します。

• モデルカタログ、機能、料金、コンテキスト、ZDR エンドポイントのメタデータ：OpenRouter
• ベンチマークおよびモデル性能データ：Artificial Analysis

ModelShortlist は Artificial Analysis および OpenRouter と提携しておらず、いずれからも推奨を受けていません。

ModelShortlist のソースコードは MIT License のもとでライセンスされています。上流のデータと API には、それぞれの利用規約が適用されます。ModelShortlist は Artificial Analysis のデータセットを同梱またはホスティングしません。各ユーザーは自身の認証情報を使って上流データにアクセスし、適用される規約を遵守する責任を負います。

詳しくは ATTRIBUTION.md をご覧ください。

プライバシーとセキュリティ

• クローンベースのセットアップでは、.env.local は gitignore の対象です。
• API キーは MCP プロセスによってローカルで読み込まれます。
• セットアップコマンドでは、API キーの入力がマスクされます。
• ブラウザーのインストール設定ツールは、入力されたキーを ModelShortlist のバックエンドに送信しません。
• ModelShortlist はホスト型バックエンドを運用していません。
• MCP ツールは読み取り専用です。
• MCP にはテレメトリーが組み込まれていません。
• CI は、本番用 MCP とウェブサイトの依存関係について、重大度の高い脆弱性を監査します。
• CI は、npm の tarball に .env.local、ウェブサイトのソース、テスト、GitHub のワークフローファイルが含まれていないことを確認します。

セキュリティ上の問題を発見した場合は、SECURITY.md をご覧ください。

MCPB とリリース

ModelShortlist は、ローカルサーバー配布チャネル向けに、検証済みの .mcpb バンドルをビルドします。CI はバンドルを検証してパッケージ化します。タグ付きリリースでは、パッケージの検証、セキュリティチェックの実行、npm trusted publishing による未公開の npm バージョンの公開、検証済み MCPB バンドルの GitHub Release への添付が実行されるよう設定されています。

docs/MCPB_DISTRIBUTION.md および docs/DISTRIBUTION.md をご覧ください。

ディスカバリーとディレクトリのメンテナー

ModelShortlist は Official MCP Registry に公開されています。再利用可能なディレクトリメタデータと正式な掲載文は docs/DIRECTORY_SUBMISSIONS.md にあります。

リポジトリには、この組織がホストするリポジトリの Glama 所有権確認用に、glama.json も含まれています。

開発

依存関係をインストールし、検証を実行します。

npm.cmd install
npm.cmd test
npm.cmd run check
npm.cmd run pack:check

MCP プロセスを手動でテストします。

npm.cmd run mcp

サーバーが正常に動作している場合、次のように表示されます。

ModelShortlist MCP server running on stdio

その後、MCP クライアントからの接続を待ちます。停止するには Ctrl+C を押してください。

貢献を歓迎します。CONTRIBUTING.md をご覧ください。

ライセンス

MIT。LICENSE をご覧ください。