AI Model Watch について
AI Model Watchは、プロバイダーAPIのモデル一覧を追跡するNode 18以降対応のコマンドラインツール兼MCPサーバーです。各プロバイダーの一覧を保存し、次回以降の確認で新たに掲載されたモデルIDを報告します。
主な機能
- 01複数プロバイダーのモデル一覧を追跡
- 02新しく掲載されたモデルIDを報告
- 03削除されたモデルも任意で報告
- 04一定間隔での監視
- 05JSON出力とCI終了コード
活用シーン
- 01スケジュール実行でモデルカタログを確認
- 02モデル追加時にCIを失敗させる
- 03MCPクライアントから一覧を確認
MCP 対応
`--mcp`を指定するとstdioで起動します。`check_new_models`ツールは前回確認後の追加を報告し、`list_models`ツールは任意の部分文字列で絞り込めるプロバイダーの最新一覧を返します。
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。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
ai-model-watch
各 AI プロバイダーの API が提供するモデルを一覧表示し、前回確認してから何が新しく追加されたかを確認できます。依存関係なしで、コマンドを 1 つ実行するだけです。Node 18 以降に対応しています。MCP サーバーとしても動作するため、Claude や Cursor から確認できます。
新しいモデルは、発表される前にプロバイダーの /models リストに掲載されることがよくあります。ai-model-watch は各プロバイダーのリストを保存し、次回の実行時には前回なかったモデル ID だけを表示します。手動で実行するほか、cron や --exit-code を使って CI からも実行できます。

$ ai-model-watch -p openrouter
2026-10-17T09:26:01.231Z
OpenRouter: 2 new
+ deepseek/deepseek-v4.1-flash-1017 DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (listed as created 2026-10-17)
+ reflection/beam-1.0-501b-a23b Reflection: Beam 1.0 501B A23B (listed as created 2026-10-16)
初回の実行ではベースラインが記録されます(OpenRouter: 470 models recorded as the baseline)。そのため、変更が確認できるのはそれ以降です。
プロバイダー
| プロバイダー | エンドポイント | キー |
|---|---|---|
| OpenRouter | GET https://openrouter.ai/api/v1/models | 不要。すぐに使えます |
| OpenAI | GET https://api.openai.com/v1/models | OPENAI_API_KEY |
| Anthropic | GET https://api.anthropic.com/v1/models(ページネーション対応) | ANTHROPIC_API_KEY |
| Google Gemini | GET https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models(ページネーション対応) | GEMINI_API_KEY または GOOGLE_API_KEY |
| Mistral | GET https://api.mistral.ai/v1/models | MISTRAL_API_KEY |
| xAI | GET https://api.x.ai/v1/models | XAI_API_KEY |
| DeepSeek | GET https://api.deepseek.com/models | DEEPSEEK_API_KEY |
これらの API では、どのプロバイダーでもモデルの一覧表示は無料です。生成は行われず、トークンも消費されません。キーが設定されていないプロバイダーはスキップされます。キーは対応するプロバイダーにのみ送信され、出力されることはありません。
インストールと実行
brew install markksantos/tap/ai-model-watch # macOS / Linux (Homebrew)
# or, with Node 18+
npx github:markksantos/ai-model-watch
# or
git clone https://github.com/markksantos/ai-model-watch && node ai-model-watch/bin/ai-model-watch.js
ai-model-watch [options]
-p, --providers <list> openrouter,openai,anthropic,gemini,mistral,xai,deepseek (default: all with a key)
-s, --state <file> where the last-seen lists live (default: ~/.cache/ai-model-watch/state.json)
-w, --watch <seconds> keep running and check every N seconds (minimum 60)
--removed also print models that disappeared
--json JSON output
--exit-code exit 1 when anything new appears (for cron and CI)
-q, --quiet print only new models
--mcp run as an MCP server on stdio
MCP サーバー(Claude、Cursor、VS Code)
--mcp を指定すると、stdio 上で Model Context Protocol サーバーとして実行され、アシスタントが新しいモデルを自分で確認できます。ツールは 2 つあります。
check_new_models:各プロバイダーが前回の確認以降に掲載を始めたモデル ID(CLI と同じ状態ファイルを使用します)。list_models:指定したプロバイダーが現在掲載しているモデル。任意で部分文字列によるフィルターを指定できます。
Claude Code:
claude mcp add ai-model-watch -- npx -y github:markksantos/ai-model-watch --mcp
Claude Code プラグインとしても使用できます(このリポジトリ自体がマーケットプレイスです)。
/plugin install ai-model-watch --marketplace markksantos/ai-model-watch
2.1.275 より前のバージョンの Claude Code では、/plugin marketplace add markksantos/ai-model-watch を実行してから、/plugin install ai-model-watch@ai-model-watch を実行してください。プラグインは、環境に設定されているプロバイダーキーをサーバーに渡します。また、モデルがすでに公開されているかどうかを尋ねたときに Claude がツールを利用できるよう、ai-model-watch スキルを追加します。
スキル単体で使用する場合(Claude Code、Cursor、Codex などのエージェント)。claude-plugins.dev から入手できます。
npx skills-installer install @markksantos/ai-model-watch/ai-model-watch
Claude Desktop ならワンクリックです。ai-model-watch-1.1.0.mcpb をダウンロードして開いてください。Desktop の設定画面で任意のキーを入力できます。
Claude Desktop、Cursor、その他のクライアント(JSON 設定内の mcpServers):
{
"mcpServers": {
"ai-model-watch": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:markksantos/ai-model-watch", "--mcp"]
}
}
}
OpenRouter はキーなしで使えます。別のプロバイダーを含めるには、プロバイダーの表にあるキーを同じエントリー内の env オブジェクトに追加してください。
Cron
*/15 * * * * OPENAI_API_KEY=... ANTHROPIC_API_KEY=... ai-model-watch -q >> ~/model-drops.log
GitHub Actions
examples/github-action.yml は、スケジュールに従ってチェックを実行し、実行間で状態ファイルをキャッシュします。新しいモデルが見つかった場合はジョブを失敗させるため、GitHub からメールで通知されます。
ライブラリ
npm install github:markksantos/ai-model-watch を実行してから、次のように使います。
const { check, fetchProvider } = require('ai-model-watch');
const report = await check({ providers: ['openrouter', 'anthropic'] });
for (const p of report.providers) {
for (const m of p.added || []) console.log(p.label, m.id);
}
fetchProvider(id, { env, fetch }) は { status: 'ok' | 'skipped' | 'error', models: [{ id, name, created }] } を返します。check() は状態ファイルとの差分を確認し、新しいリストを保存します。エラーになったプロバイダーでは直近の正常なリストが保持されるため、リクエストに失敗しても次回の実行でカタログ全体が新規モデルとして報告されることはありません。
リストだけではわからないこと
/models リストにモデル ID があるということは、プロバイダーがそのモデルを掲載していることを意味します。しかし、そのモデルがリクエストに応答できる状態だとは限りません。また、一般提供の数日前にモデルを掲載するプロバイダーもあります。created はプロバイダーが報告する日付であり、モデルが登場した日ではありません。
ホスト版の**ArtificialWatch**は、これらの API と公開カタログを 60 秒ごとにポーリングし、通知を送る前に 2 回目の巡回で検出を確認します。その後、メールと Chrome のプッシュ通知(無料)、またはテキストメッセージや電話でお知らせします。cron ジョブを動かし続けたくない場合は、こちらをご利用ください。
ライセンス
MIT
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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。