Lead Green

leadgreen-mcp

Lead Green は、モデル、GPU、構成ごとに、100 万出力トークンの生成に必要な GPU エネルギー量（100 万出力トークンあたりのワット時）を公開するインデックスです。各地の電力網の炭素強度を使って排出量を算出できます。CC BY 4.0 の下、オープンデータとして JSON API と MCP サーバーを通じて公開されています。すべての数値には、取得日と明記された公開情報源があります。Katonic のプロジェクトとして運営・資金提供されており、ハードウェア、クラウド、モデルの各ベンダーから資金を受け取っていません。

Lead Green は、ソブリン AI プラットフォームを販売する Katonic が運営・資金提供しており、ハードウェア、クラウド、モデルの各ベンダーから資金を受け取っていません。

このパッケージは、そのインデックス用の MCP サーバーです。モデル、GPU、構成ごとの 100 万出力トークンあたりの GPU ワット時に加え、国別の電力網の炭素強度と GPU ハードウェアの参照データを提供します。すべての回答には情報源が明記され、数値は稼働負荷の高いサーバーで測定された GPU のみの最低値であるという注意書きが付いています。

インストール

pip install leadgreen-mcp

または、インストールせずに uvx leadgreen-mcp を実行します。

同じホイールはサイトからも提供されており、SHA-256 は https://leadgreen.ai/mcp/ に表示されています。

pip install https://leadgreen.ai/dist/leadgreen_mcp-0.3.1-py3-none-any.whl

また、ソースからは pip install "git+https://github.com/katonic-dev/leadgreen-ai#subdirectory=leadgreen-mcp" でインストールできます。

Python 3.10 以降が必要です。mcp Python SDK 1.x および 2.x で動作します。公式 MCP Registry には ai.leadgreen/green-token-index として登録されています。

バージョン

バージョン管理されているものは 2 つあり、それぞれ別々に管理されています。パッケージは 0.3.1 です（このファイル、pyproject.toml、ホイール名）。データは、日付の付いた Lead Green API のリリースです。パッケージに同梱されているデータは、leadgreen_mcp/data/manifest.json の data_version に記載されたリリースです。サーバーはまずライブ API を読み込むため、通常、セッションではインストールされているパッケージのバージョンにかかわらず、最新リリースのデータを使って回答します。すべての応答には、使用したデータの情報が data_source と data_updated に記載されます。

ツール

ツール	回答内容
list_models	インデックスに掲載されているモデルと、そのモデルに対応する GPU
energy_per_million_tokens(model, gpu?, itl_deadline_ms?)	指定したモデルについて、GPU ごとの最良の行
estimate(model, output_tokens, gpu?, country?, running_batch?, num_gpus?, itl_deadline_ms?, pue?, system_power_ratio?)	トークン数に応じた GPU エネルギー量（Wh および kWh）、電力網の kg CO2e、さらにオプションで電力計測地点でのエネルギー量
compare_gpus(model, itl_deadline_ms?)	指定したモデルにおける H100 と B200 の比較
concurrency_curve(model, gpu)	測定されたすべての実行バッチサイズにおけるトークンあたりのエネルギー量
grid_intensity(country)	国または World の年間平均 gCO2e/kWh
gpu_hardware(gpu?)	最大 TDP、メモリ、MIG プロファイル、システム全体の上限値
sources	すべての情報源、バージョン、取得日、ライセンス

リソース：leadgreen://manifest。

パラメーター

• running_batch：サーバーが処理中に保持するバッチの平均サイズです。一度にデコードするリクエスト数を表します（vLLM の num_requests_running）。推定には、最良の行と同じ GPU 数（たとえば Qwen 3 32B の場合は 2 x H100）で、これに最も近い測定済みの構成を使用します。その GPU 数で測定値がない場合に限り、すべての GPU 数に対象を広げます。requests_in_flight は以前の名称で、現在も使用できます。両方に異なる値を指定するとエラーになります。レスポンスには avg_running_batch と avg_requests_in_flight の両方が含まれ、値は同じです。
• num_gpus：指定した数とちょうど同じ GPU 数の構成を使用します。
• itl_deadline_ms：最適な行を選ぶ際のレイテンシ上限です。トークン間レイテンシの中央値がこの値以下の行を残し、その中からエネルギー消費量が最も少ないものを選びます。デフォルトは 500 ms で、リーダーボード自体のデフォルト値です。
• pue と system_power_ratio（いずれも 1.0 以上）：どちらかを指定すると、estimate はメーター地点でのエネルギーも返します。GPU エネルギーに system_power_ratio と pue を掛けた値で、ラベルを付けて GPU の値と並べて表示されます。これらは測定値ではなく、指定した想定値です。目安として、最大 14.3 kW で稼働する DGX B200 の GPU 消費電力が 8 x 1.0 kW の場合、比率は約 1.79 です。
• country：国名、サイトで使われる短縮名、ISO 3166 の alpha-3 または alpha-2 コード、あるいは World を指定します。一般的な名称も使用できます：UK、GB、Britain、US、USA、America、Turkey、Korea、South Korea、Russia。一致度の高いものが優先され、3 文字以下の検索語は完全一致が必要です。そのため、US が Australia に一致することはありません。電力網の数値は 2024 年の年間平均です。利用可能な他の年は years と latest_year で確認できます。これらは場所を比較するためのライフサイクルベースのロケーションベースの数値であり、提出用の Scope 2 数値ではありません。

すべてのレスポンスに含まれるフィールド

• caveat：すべてのツールで共通の文で、API の index.json から取得されます。この内容をそのまま渡してください。
• boundary：測定値には gpu_only が設定されます。
• data_source：live（API から取得）、bundled snapshot（パッケージに同梱されたコピー）、または local folder（LEADGREEN_API_BASE がフォルダーの場合）です。
• data_updated と data_version：データの更新状況を示します。

サーバーが送信する内容と送信先

• 公開済みの JSON ファイルを取得するため、https://leadgreen.ai/api/v1（または指定したベース URL）に HTTP GET リクエストのみを送信します。各ファイルにつきセッション中に最大 1 回だけ取得し、その後はメモリにキャッシュします。
• 質問、プロンプト、ツールの引数がマシンの外部に送信されることはありません。これらを含むリクエストは送信されず、検索と計算はローカルで行われます。
• データの取得に失敗すると、サーバーは stderr に 1 行出力し、以降ネットワークへの再接続を試みずに、残りのセッションでは同梱されたスナップショットを使用します。
• ネットワークを一切使わない場合は、API ファイルを含むローカルフォルダー（たとえば leadgreen_mcp/data のコピー）に LEADGREEN_API_BASE を設定してください。その他の URL も使用できます。

クライアントの設定

Claude Desktop または Cursor（claude_desktop_config.json / .cursor/mcp.json）：

{ "mcpServers": { "leadgreen": { "command": "leadgreen-mcp" } } }

ネットワークを使わない場合：

{ "mcpServers": { "leadgreen": { "command": "leadgreen-mcp", "env": { "LEADGREEN_API_BASE": "/path/to/api/v1" } } } }

Claude Code：claude mcp add leadgreen -- leadgreen-mcp

Claude Desktop が leadgreen-mcp を見つけられない場合

Finder、Dock、またはスタートメニューから起動した Claude Desktop は、ターミナルで使用している PATH を認識しないため、leadgreen-mcp をそのまま指定すると起動に失敗することがあります。代わりにフルパスを使用してください。which leadgreen-mcp（macOS、Linux）または where leadgreen-mcp（Windows）を実行し、その結果を command に設定します。または、command に Python のフルパスを指定し、"args": ["-m", "leadgreen_mcp.server"] を設定してください。

ライセンス

コードには Apache 2.0 が適用されます（LICENSE を参照）。データには各データソースのライセンスが適用されており、マニフェストに記載されています。