Trust Engine AI: model retirements and agent cost

trust-engine-mcp

Trust Engine AIが提供する無料のMCP サーバーです。エージェントが通常ウェブ検索で調べる質問に回答します。

• 使用中のモデルは廃止されますか？　いつですか？ Anthropic、OpenAI、Google Gemini API と Vertex AI、 AWS Bedrock、Mistral の確認済み日付を提供します。各日付には、公式の情報源 URL と確認日が付いています。
• エージェントのコストが高いのはなぜですか？ OpenAI または Anthropic の使用量／コストのエクスポートをローカルで読み込み、モデル別の支出、コスト要因、自分でできる対策を表示します。
• より安価なモデルでも十分ですか？ 公開ベンチマークの数値、測定済みのモデルペアの節約額の見積もり、そして自分のタスクで無料パイロットを申し込むための準備済みリクエストを提供します。

読み取り専用です。キー、アカウント、テレメトリーは不要です。サーバーが送信するのは agenttrustapi.com への GET リクエストのみです。

注意事項。 廃止データはベンダーのページから転記されているため、日付に基づいて行動する前に source_url を確認してください。 ベンチマークは、公開されている27の演習で1つのコーディングエージェントを使用しています。モデルを公平に比較しますが、ユーザーのタスクでの結果を予測するものではありません。節約額の見積もりがあるのは測定済みのペアのみです。それ以外のペアについて、ツールは数値を提示しません。ユーザーに代わって何かが送信されることはありません。request_pilot は、担当者が送信するメールの下書きを作成します。

1つのコマンドで接続

Python 3.10+ と uv が必要です。

# Claude Code
claude mcp add --transport stdio trust-engine -- uvx trust-engine-mcp

# Codex CLI
codex mcp add trust-engine -- uvx trust-engine-mcp

Claude Desktop、Cursor、その他の stdio クライアントでは、この設定を使用します（claude_desktop_config.json、.cursor/mcp.json）。

{
  "mcpServers": {
    "trust-engine": { "command": "uvx", "args": ["trust-engine-mcp"] }
  }
}

Claude Desktop では、GitHub リリースから単一ファイルのバンドル trust-engine-mcp-<version>.mcpb をインストールすることもできます。uv を使わない場合は、pip install trust-engine-mcp を実行し、コマンド trust-engine-mcp を使用してください。

まずは試してみましょう

trust-engine のツールを使ってください。claude-sonnet-4-5、gpt-4o、gemini-2.5-flash を使用しています。これらのうち廃止されるのはどれですか？　どのプラットフォームで、いつまでに再テストする必要がありますか？　情報源を引用してください。

使用量のエクスポート（CSV）を貼ります。エージェントのコストが高いのはなぜですか？　今週、自分たちでできるすぐに実施可能な対策を列挙してください。

コーディング作業では、Opus の代わりに Claude Sonnet でも十分ですか？　ベンチマークの数値と、月額4,000ドルの請求額に対する節約額を示してください。そのうえで、自分たちのタスクでどうテストすればよいか教えてください。

ツール

ツール	回答内容
check_my_models(models)	エージェントが使用する各モデルについて、プラットフォームごとの廃止日、残り日数、ベンダーの後継モデル、情報源、次のステップ（「...までに再テスト」）を表示します
model_retirements(provider?, model?, before_date?, include_past?, text_models_only?)	情報源付きで、フィルター可能な今後の廃止と非推奨を表示します
analyze_usage(csv_text? | rows?)	モデル別の支出、最上位モデルの割合、廃止予定のモデル、コスト要因、次のステップを表示します。オフラインで実行され、アップロードは行われません
benchmark_results()	Claude Opus、Sonnet、Haiku 5.5 を対象とした公開 Aider ベンチマークを表示します。解決したタスク数、解決したタスクあたりのコスト、失敗したタスク、方法、未加工データが含まれます
estimate_switch_savings(monthly_bill_usd, from_model, to_model)	測定済みのペアに限り、測定したコスト比率と計算内容を表示します
prepare_pilot_tasks(csv_text?, use_case?)	パイロットタスクの形式（CSVテンプレート）、20～30件のタスクの選び方、個人データのマスキング方法、下書きのオフラインチェックを提供します
request_pilot(company?, use_case?, models?, task_count?, monthly_bill_usd?, notes?)	[email protected] 宛てに担当者が送信するメールの下書きと mailto: リンクを作成します
pricing()	公開価格（US$、2026年11月12日から有効）を表示します。固定価格の7日間テスト（$1,390）、24時間365日の監視、ブルガリア語のレビューを含みます

使用状況エクスポートの analyze_usage による読み取り

列名は大まかに照合されます。大文字と小文字、スペース、区切り文字は無視されます。必須なのはモデル列のみです。

• model：model、model_name、model_id、snapshot_id、line_item（例：「gpt-4o-2024-08-06, input」）
• cost：cost、cost_usd、amount、amount_value、spend、total_cost
• requests：requests、num_model_requests、n_requests、request_count
• tokens：input_tokens、prompt_tokens、n_context_tokens_total、uncached_input_tokens、output_tokens、 completion_tokens、cache_read_input_tokens、input_cached_tokens、cache_creation_input_tokens
• reliability：errors、error_count、status、status_code、retries
• other：batch、service_tier、date、start_time、bucket_start

データソース

データ	URL	ライセンス
モデルの提供終了カレンダー	https://agenttrustapi.com/retirements.json (スキーマ、Atom、ページ)	CC BY 4.0
Aider モデルダイエットベンチマーク	https://agenttrustapi.com/benchmarks/aider-model-diet.json (レポート、プロトコル、生 CSV)	レポートに記載のとおり
パイロットタスクのテンプレート	https://agenttrustapi.com/pilot/tasks_template.csv	—

サーバーは各ファイルを6時間キャッシュし、タイムアウトは10秒です。パッケージには両方のファイルのスナップショットが含まれています。サイトに接続できない場合、サーバーはそのスナップショットを使用し、すべての回答でその旨を伝えます。

環境

変数	デフォルト	意味
TRUST_ENGINE_OFFLINE	0	1：取得を行わず、バンドルされたスナップショットのみを使用します
TRUST_ENGINE_BASE_URL	https://agenttrustapi.com	データホスト（ローカルコピーに対するテスト用）

開発

pip install -e ".[dev]"
pytest && ruff check .

テストではフィクスチャと偽のサイトを使用します。ネットワーク呼び出しは行いません。

ライセンス

コードは MIT © 2026 Trust Engine AI。提供終了データは CC BY 4.0。連絡先：[email protected]

mcp-name: io.github.DinevDecor/trust-engine-mcp