LLMIntel Model Lifecycle

@llmintel/mcp

モデル ID を使用しても安全かどうかをコーディングエージェントに知らせる MCP サーバーです。

LLM は世界のある時点のスナップショットをもとにトレーニングされるため、gpt-4-32k が応答しなくなってからかなり経っていても、自信たっぷりにコードへ書き込んでしまいます。このサーバーを使うと、モデルが非推奨かどうか、いつ使えなくなるかをエージェントがリアルタイムで確認できます。後継モデルも返します。OpenAI、Anthropic、Azure AI Foundry、AWS Bedrock、Google、Cohere の情報を統一形式で返し、各プロバイダー独自の非推奨モデルに関するページから解析します。

API キーも登録も不要です。カタログは公開されています。

インストール

任意の MCP ホストに追加できます。パッケージは npx を使って npm からそのまま実行されます。

Cursor

.cursor/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "llmintel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@llmintel/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add llmintel -- npx -y @llmintel/mcp

Claude Desktop

上記の Cursor のブロックと同じ形式で、claude_desktop_config.json に追加します。

ホスト型エンドポイント（インストール不要）

同じ 5 つのツールを、https://llmintel.ai/v1/mcp でストリーミング可能な HTTP 経由で提供します。URL を指定できるホストなら、Node もパッケージも必要ありません。

{
  "mcpServers": {
    "llmintel": {
      "url": "https://llmintel.ai/v1/mcp"
    }
  }
}

エンドポイントはステートレスかつ読み取り専用です。npm パッケージが参照するものと同じカタログから応答します。

ツール

ツール	返される内容
check_model	1 つのモデル ID を使用しても安全かどうか。ライフサイクル状態、提供終了までの日数、後継モデル、情報源へのリンクを返します。
list_retiring_models	今後 180 日以内に使えなくなるモデル（デフォルト。最大 1095 日まで設定可能）。提供期限を過ぎたモデルを先に、その後に期限が近いモデルを順に表示します。
suggest_replacement	移行先としてプロバイダー自身が推奨するモデル。推奨が公開されていない場合は、同じプロバイダーの有効なモデルにフォールバックします。
search_models	プロバイダーとライフサイクル状態で絞り込んだカタログ検索。
recent_lifecycle_changes	全プロバイダーの変更フィード。「今月、何が非推奨になったか」などの質問に使えます。

例

あなた： これをリリースする前に、src/agents/ 内のモデル ID を確認してください。

エージェントはそれぞれに対して check_model を呼び出し、次の結果を受け取ります。

DO NOT USE — this model is retired; API calls to it fail.

"claude-sonnet-4-20250514" resolves to the tracked model anthropic/claude-sonnet-4-20250514.
Model: claude-sonnet-4-20250514 (anthropic/claude-sonnet-4-20250514)
Provider: anthropic
Lifecycle state: retired — retired; calls fail
Deprecated: 2026-04-14 (105 days ago)
Retirement: 2026-06-15 (43 days ago)

The provider has not named a replacement. Use suggest_replacement for options.
Pricing/limits: $3/1M in · $15/1M out

Source: https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/model-deprecations
Provider's own term: "Retired"

モデルが 2026-07-30 までに使えなくなるかどうかを、モデルが確実に判断することはできないため、期限は常に日数で示されます。

設計上の注意点

検索に失敗しても、安全であるという判定にはなりません。カタログに接続できない場合、ツールは MCP エラーを返し、その旨を伝えます。ネットワーク障害を「非推奨モデルが見つからなかった」と解釈するエージェントは、提供終了したモデル ID をそのままリリースしてしまいます。カタログで追跡されていないモデルも同様に扱われ、「カタログにありません。プロバイダーに確認してください」と返します。「問題ありません」とは返しません。

コードに記述されている文字列をそのまま渡すと（gpt-4o、anthropic/claude-opus-4-1、azure/gpt-4o）、追跡対象の正規モデルに解決されます。

プロバイダー独自の非推奨モデルに関する告知に後継モデルが記載されている場合、そのモデルが返されます。記載されていない場合は、同じプロバイダーの有効なモデルのフォールバック候補リストが、評価候補として明示されるため、エージェントは両者を区別できます。

提供終了日を過ぎたモデルはすでに使えないため、「まもなく提供終了」の一覧ではなく、専用の見出しの下に表示されます。

設定

どちらの変数も任意です。

変数	デフォルト	用途
LLMINTEL_API_KEY	なし	レート制限の上限を引き上げます。カタログ自体は公開されているため、このキーは不要です。
LLMINTEL_BASE_URL	https://llmintel.ai	セルフホスト可能なカタログやステージング用カタログを指定します。

匿名ユーザーは IP アドレスごとに 1 分あたり 30 件までリクエストできます。対話型のエージェントで使うには十分な数です。

データの出所

各レコードには、解析元のプロバイダーページへのリンクがあり、プロバイダーが使用したライフサイクル用語（sourceTerm）をそのまま保持しているため、正規化の判断をいつでも監査できます。変更は公開前に、人による確認キューを通過します。データ収集の最新状況は、/v1/status で公開されています。

同じデータは、キー不要のプレーンな REST API でも利用できます。詳しくは、llmintel.ai/docs をご覧ください。

入手先

ディレクトリ	エントリー
公式 MCP Registry	ai.llmintel/model-lifecycle
Glama	@hivemindunit/llmintel-mcp
Smithery	llmintel/model-lifecycle
npm	@llmintel/mcp

開発

pnpm --filter @llmintel/mcp build
pnpm exec vitest run packages/mcp        # protocol-level tests against a fake catalog

# Drive the built binary against a live catalog
pnpm --filter @llmintel/mcp smoke
LLMINTEL_BASE_URL=http://localhost:3000 pnpm --filter @llmintel/mcp smoke

ライセンス

MIT © LLMIntel