mcpField
U
usage-planner

usage-planner

ローカル
usageplanner.comAI・エージェント52 日前に更新

usage-planner について

Usage Plannerは、OpenAI Codexユーザー向けに、現在の利用ペースや更新時期、保留中のリセットを基に週間クォータを計画します。ブラウザー版とCodexプラグインを備え、MCPツールにも同じ計画ルールを適用します。

主な機能

  1. 012週間のクォータタイムライン
  2. 02追加リセットの予測
  3. 035種類の利用戦略
  4. 04保留中リセットの計画
  5. 05ブラウザープランナーとCodexプラグイン

活用シーン

  1. 01現在のペースでの枯渇時期を見積もる
  2. 02日単位・週単位の利用戦略を選ぶ
  3. 03保留中リセットの使用時期を判断する

MCP 対応

MCPサーバーは、MCPクライアントにクォータ計画機能を提供します。ローカルのクォータ読取には、同じマシン上でサインイン済みのCodex CLIが必要で、アクセスは読み取り専用です。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"itsodeleo-usage-planner": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"usage-planner"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y usage-planner

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npmusage-planner0.2.7

ツール

6

掲載時のツール一覧 · 4 日前に更新

パラメーター型必須説明
languageenumいいえen | zh-CN
timeZonestringいいえ

詳細

Usage Planner — Codex のクォータとリセットのプランナー

Codex で「クォータのプランを開いて」と入力すると、Usage Planner がサイドブラウザーに開きます

今日、Codex をどれくらい使えるか把握できます。

役に立ったと思ったら、⭐を付けていただけると、より多くの人に見つけてもらえます。

usageplanner.com で試す
ブラウザーで動作 · サインイン不要 · またはプラグインを使って Codex に質問

MIT ライセンス X で欧的Leo(@ItsOdeLeo)をフォロー 小紅書で欧的Leoをフォロー、ID:ItsOdeLeo

English · 中文简介

Usage Planner(旧称 Codex4ever)は、OpenAI Codex の週間クォータを計画するためのプランナーです。現在のペースでクォータを使い切る時期、予測される追加リセットが先に発生しそうかどうか、蓄積したリセットを利用する価値があるタイミングを表示します。

非公式であり、OpenAI とは関係ありません。MIT ライセンスです。

戦略を選ぶ

Codex で一度質問すると、チャットの横にプランナーが開きます。戦略を選ぶと、日ごとの使用量、補充、使い切るタイミングに応じてプランが変わります。

「ペースを維持」「利用可能な状態を維持」「すべて使う」「平日のみ」「週末に集中」を切り替えると、タイムラインが更新されます

できること

  • 今後2週間のタイムライン — 日ごとの使用量、残りのクォータ、使い切るタイミング、障害、通常のリフレッシュ、蓄積したリセットの利用状況を、1日につき1列で表示します。
  • 追加リセットの予測 — 今後48時間以内に自動リセットが発生する可能性、発生しそうな時間帯、最初のリセットを条件とした2回目のリセットを、公開されているリセット履歴と Tibo の公開投稿をもとに予測します。
  • 5つの戦略 — ペースを維持(現在のペースで使い、クォータを使い切る時期を確認)、利用可能な状態を維持、すべて使う(次の補充直前にクォータを使い切る)、平日のみ、週末に集中。
  • Codex プラグイン — ローカルにサインインしているアカウントのクォータと蓄積したリセットを読み取り、会話内でプランを作成し、同じビジュアルプランナーを開きます。

プランの仕組み

  • 予測リセットは、現在有効なリフレッシュより前に発生する確率が60%以上の場合にのみカウントされ、最も可能性の高い時刻ではなく、すでに発生している可能性が最も高い保守的な時刻に設定されます。タイムラインでは、カウントするリセット数を0、1、2から選べます。
  • 補充のたびに7日間の期間がリセットされます — 蓄積したリセット、追加リセット、通常のリフレッシュのいずれの場合も同じです。
  • 蓄積したリセット: 余分な分は障害に備え、期限が最も早いものから使用します。最後の1回は実際の障害(24時間以上)に備えて残し、期限が近い蓄積分は無駄にせず利用できます。
  • どこでも同じルール: ウェブサイト、プラグインのページ、プラグインの MCP ツールは、同じ入力に対して常に同じプランを提示します。

予測は、未校正のモデルによる推定であり、確約ではありません。Usage Planner がリセットを利用したり、クレジットを消費したりすることはありません。

使い方

Codex プラグイン(Node.js 20+ とサインイン済みの Codex アプリまたは CLI が必要です):

codex plugin marketplace add ItsOdeLeo/usage-planner
codex plugin add usage-planner@usage-planner

新しい Codex チャットを開始し、"Open quota planning." と入力してください。使用量の読み取りはローカルで行われ、読み取り専用です。別途 API キーは必要ありません。

その他の MCP クライアント(Claude Code、Claude Desktop、Cursor など):同じサーバーが npm の usage-planner として、また MCP Registry の MCP Registry に io.github.ItsOdeLeo/usage-planner として登録されています。使用量の読み取りには、引き続き同じマシン上でサインイン済みの Codex CLI が必要です。

{ "mcpServers": { "usage-planner": { "command": "npx", "args": ["-y", "usage-planner"] } } }

ウェブサイト: usageplanner.com。インストールは不要です。使用量を手動で入力すると、すべてブラウザー内で計算され、入力内容が外部に送信されることはありません。

Usage Planner のタイムライン:日ごとの使用量、予測されるリセット、残りの使用量

ローカルで実行する:

npm install
npm run web          # http://127.0.0.1:4173/
npm test

データソース

公開されているリセットデータは Codex Resets から取得しています。これには同梱のオフラインアーカイブ(npm run archive:refresh)も含まれます。メンテナーに感謝します。オプションの X API トークンを設定すると、Tibo の全タイムラインを X から直接読み取ります。

開発

コマンド説明
npm run webリセットの根拠情報をリアルタイムで取得するローカルサイト(30 分間キャッシュ)
npm run site:buildビルド時に根拠情報を収集し、dist/ に静的サイトを生成
npm run plugin:build自己完結型の Codex プラグインを plugins/usage-planner/ に生成
npm run mcpソースから MCP サーバーを起動
npm run backtest:public公開履歴に対する予測を日ごとに再生

.github/workflows/deploy-site.yml は 30 分ごとに静的サイトを再ビルドし、Cloudflare Pages にデプロイします。オプション設定(投稿の LLM 分類、X タイムラインへのアクセス)は .env.example に記載されています。キーはビルド時にのみ読み取られ、ブラウザーに渡されることはありません。

設計とアルゴリズムの詳細:docs/technical-notes.zh.md(中国語)。

中国語での概要

Usage Planner(旧称 Codex4ever)は、OpenAI Codex の週間使用量を計画するローカルツールです。現在の使用ペースに基づいて、使用量がいつ尽きるか、追加のリセットが先に発生する可能性があるか、予備のリセットをいつ使う価値があるかを表示します。リセットの予測は、「通常の更新より前に発生する確率が 60% 以上」の場合にのみ含め、保守的な時刻に設定します。使用量が満タンになるたびに 7 日間のサイクルが再開され、予備の使用量はデフォルトで少なくとも 1 つ残します。ウェブサイト、プラグインページ、プラグインの MCP ツールは、常に同じルールを使用します。非公式ツールであり、OpenAI とは関係ありません。詳しい設計については技術ノートをご覧ください。

作者

欧的Leo が開発 — X の @ItsOdeLeo · Xiaohongshu の ItsOdeLeo。フィードバックやアイデアは、こちらまたは GitHub の issue でお寄せください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。