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A
agent-costcenter

agent-costcenter

ローカル
github.com/mdfifty50-boopデータ・分析027 週間前に更新

agent-costcenter について

agent-costcenterは、AIエージェント群のコスト配賦と予算管理を行うMCPサーバーです。呼び出し記録、モデル料金、範囲別レポート、支出アラート、異常検知をまとめて扱います。

主な機能

  1. 01エージェント別のLLM・ツール呼び出し費用追跡
  2. 0211モデルの組み込み料金表
  3. 03予算上限と警告・ブロック設定
  4. 04エージェント・チーム・プロジェクト別レポート
  5. 05支出急増の検知
  6. 06モデル間の費用効率比較

活用シーン

  1. 01コストが最も高いエージェントの特定
  2. 02チームやプロジェクトの予算監視
  3. 03異常な支出増加の調査
  4. 04モデル間の費用比較

MCP 対応

エージェント登録、LLM・ツール呼び出し費用の記録、予算確認、レポート生成、異常検知、モデル比較のMCPツールを提供します。合計と料金表のリソースも公開します。

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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"mdfifty50-boop-agent-costcenter": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-costcenter-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y agent-costcenter-mcp

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
npmagent-costcenter-mcp0.1.3

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

agent-costcenter-mcp

エージェントごとのコスト配分と予算管理を行う MCP サーバーです。AI エージェント群全体を対象に、「最もコストがかかっているエージェントはどれか?」に回答します。

機能

  • エージェントごとのコスト追跡 — エージェントを登録し、LLM とツールの呼び出しを記録して、エージェントごとの支出を確認できます
  • 組み込み料金表 — ファジーマッチングに対応した 11 種類のモデル(Claude、GPT、Gemini、DeepSeek)
  • 予算管理 — 上限とアラートを設定し、残りの予算を確認して、予算超過時に警告またはブロックできます
  • コストレポート — エージェント、チーム、プロジェクトごと、または全体の内訳を表示します。モデルごとの詳細と割合も含まれます
  • 異常検知 — 支出が 2 倍以上急増したエージェントを自動的に検出します
  • モデル比較 — 使用したすべてのモデルについて、1,000 トークンあたりのコストを比較できます

クイックスタート

npx agent-costcenter-mcp
Claude Desktop
{
  "mcpServers": {
    "agent-costcenter": {
      "command": "npx",
      "args": ["agent-costcenter-mcp"]
    }
  }
}

ツール

ツール説明
register_agentチーム、プロジェクト、モデル、予算上限を指定してエージェントを登録します
log_llm_callLLM の呼び出しを記録します。料金表からコストを自動計算します
log_tool_callツール/API 呼び出しのコストを記録します
get_cost_reportエージェント、チーム、プロジェクトごと、または全体のコスト内訳を表示します
set_budget_alert支出のしきい値を設定します(警告またはブロック)
check_budgetエージェントが予算内かどうかを確認します
get_cost_anomalies支出が異常に急増したエージェントを検出します
compare_modelsモデル間のコスト効率を比較します

リソース

URI説明
costcenter://summaryすべてのエージェントの現在の総支出
costcenter://pricing組み込みのモデル料金表

組み込み料金(100 万トークンあたり)

モデル入力出力
claude-opus-4$15.00$75.00
claude-sonnet-4$3.00$15.00
claude-haiku-4$0.80$4.00
gpt-4o$2.50$10.00
gpt-4o-mini$0.15$0.60
gpt-4.1$2.00$8.00
gpt-4.1-mini$0.40$1.60
gemini-2.5-pro$1.25$10.00
gemini-2.5-flash$0.15$0.60
deepseek-v3$0.27$1.10
deepseek-r1$0.55$2.19

モデル名はファジーマッチングで照合されます(大文字と小文字を区別せず、バージョンの接尾辞を除去します)。

ワークフローの例

1. register_agent(agent_id="researcher", team="discovery", model="claude-sonnet-4", budget_cap_usd=10)
2. log_llm_call(agent_id="researcher", model="claude-sonnet-4", input_tokens=5000, output_tokens=2000)
3. log_tool_call(agent_id="researcher", tool_name="web_search", duration_ms=1200, cost_usd=0.01)
4. check_budget(agent_id="researcher")
5. get_cost_report(scope="all")
6. get_cost_anomalies()
7. compare_models()

開発

npm install
npm test
npm run dev  # watch mode

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。