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ai-economics

ai-economics

ローカル
piszczek.plAI・エージェント19 週間前に更新

ai-economics について

ai-economicsは、AIの予算策定やエージェントの検証を支援するMCPサーバーです。コスト、エネルギー、自律性を扱う12種類の計算ツールを備え、キー不要の無料APIを利用し、入力を保存せず、数式と引用用文を返します。

主な機能

  1. 01モデルのトークン費用を計算
  2. 02エージェント稼働時間の費用を推定
  3. 03モデル振り分けによる節約を比較
  4. 04クエリの電力と排出量を推定
  5. 05検証を考慮した自律性を分析
  6. 06数式と引用用文を返す

活用シーン

  1. 01LLMのトークン予算を計画する
  2. 02AIクエリの電力消費を推定する
  3. 03エージェントタスクの検証効率を比較する
  4. 04人間のレビュー体制の処理能力を評価する

MCP 対応

トークン費用、エネルギー消費、エージェント検証を扱う12種類の計算ツールをMCPクライアントに提供します。

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": {
"pl-piszczek-ai-economics": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@michalpiszczek/ai-economics-mcp"
],
"env": {
"AI_ECONOMICS_API": "<AI_ECONOMICS_API>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y @michalpiszczek/ai-economics-mcp
設定が必要な環境変数
AI_ECONOMICS_APIOverride the API base URL (defaults to https://piszczek.pl/tools/api). No API key is required.

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
npm@michalpiszczek/ai-economics-mcp1.0.1

ツール

12

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

パラメーター型必須説明
gwstringいいえAPI ゲートウェイの適用方式(デフォルト 'intro')— 'jwt' | 'intro' | 'poll:N'(秒)| 'off'
ttlnumberいいえアクセストークンの TTL(秒、デフォルト 3600)
edgestringいいえエッジ/CDN の適用方式(デフォルト 'jwt')— 'jwt' | 'intro' | 'poll:N'(秒)| 'off'
meshstringいいえサービスメッシュの適用方式(デフォルト 'jwt')— 'jwt' | 'intro' | 'poll:N'(秒)| 'off'
ratenumberいいえ1 つの認証情報あたりのリクエスト数/分(デフォルト 60)
batchstringいいえバッチ/ワーカーの適用方式(デフォルト 'off')— 'jwt' | 'intro' | 'poll:N'(秒)| 'off'

詳細

ai-economics-mcp

DOI

npm Glama score MIT

AI 経済学向け MCP サーバーです。 Claude、Cursor、およびあらゆる MCP クライアントに、AI の予算を左右する疑問に答える 12 種類の計算ツールを提供します。トークンの費用、クエリの消費量、そしてエージェントの作業を証明できるかどうかを確認できます。

公式の MCP Registry に pl.piszczek/ai-economics(ドメイン認証済み)として登録されています。無料の piszczek.pl/tools API を利用します。キーも登録も不要で、ステートレスです(入力は保存されません)。計算にはインタラクティブな計算ツールと同じ数式を使用しています。

インストール

Claude Desktop / Claude Code(claude_desktop_config.json / .mcp.json):

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

Claude Code のワンライナー:

claude mcp add ai-economics -- npx -y @michalpiszczek/ai-economics-mcp

ツール

ツール回答する質問
token_costGPT、Claude、Gemini、DeepSeek で、月 100 万トークンを使うといくらかかりますか?
context_window50 ページは何トークンですか?コンテキストウィンドウに収まりますか?その量を保持する費用はいくらですか?
agent_hour検証コストまで含めると、AI エージェント 1 時間の稼働にいくらかかりますか?
model_routingより安価なティアにルーティングすると、年間でいくら節約できますか?
llm_energyAI クエリ 1 回でどれだけの電力を使いますか?
joules_per_verified_task実際に合格するタスクあたり、最も効率のよいモデルはどれですか?
token_burn組織全体のトークン消費により、費用、kWh、CO₂ はどれくらい発生しますか?
humanoid_energyヒューマノイドロボットは 1 回の充電でどれくらい稼働できますか?
proof_adjusted_autonomy証明を求めた場合、「90% 自律型」エージェントの実際の自律性はどれくらいですか?
revocation_exposureトークンを失効させた後も、スタック全体でどれくらいの間使い続けられますか?
verification_bottleneck人間のレビュー担当チームは、AI エージェントを何体まで受け入れられますか?
proof_debt未検証の AI 作業は、時間の経過とともにどれくらいのコストになりますか?

すべてのパラメーターは省略可能です。デフォルト値はインタラクティブな計算ツールに準じます。各レスポンスには result、formula、interpretation、およびそのまま引用できる cite_as の文が含まれます。

例

あなた: 私たちのエージェントは実際にはどれくらい自律的ですか?単独で 90% のタスクを完了し、95% のタスクで証拠があり、80% は独立して検証され、90% は期限内に完了します

Claude(proof_adjusted_autonomy を呼び出し):PAA = 61.6% — 監督下での自律性です。主張されている 90% との差は 28.4 ポイントで、最も効果の大きい改善策は独立検証です…

設定

環境変数デフォルト用途
AI_ECONOMICS_APIhttps://piszczek.pl/tools/apiセルフホストしたインスタンスを指定します

Glama のビルドとリリース

Glama はビルド設定から独自の Dockerfile を生成します。次の設定を使用してください。

  • ビルド手順:["npm ci --omit=dev"]
  • CMD 引数:["mcp-proxy", "--", "node", "index.js"]
  • 環境変数:AI_ECONOMICS_API は任意です。認証情報は必要ありません。

これはプレーンな JavaScript であり、build スクリプトもコンパイル手順もありません。pnpm run build や npm run build は使用しないでください。リポジトリを同期した後、選択したコミットをビルドし、テストが成功したら Glama のリリースを公開してください。GitHub または npm のリリースだけでは、Glama の品質評価は実行されません。

ローカルで stdio を使用する場合、リポジトリの Dockerfile にプロキシやポートの公開は必要ありません。

docker build -t ai-economics-mcp .
docker run -i --rm ai-economics-mcp

ツールの背景にある概念

結果の引用

すべてのツールの応答には、そのまま引用できるように作成された cite_as の文が含まれています。レビューを通過させる必要がある文書向けに、このサーバー、計算ツール、およびそれらが扱う3つの概念の DOI と BibTeX を piszczek.pl/cite で確認できます。

ライセンス

MIT。概念と計算ツールは Michał Piszczek によるものです (CC BY 4.0 — クレジットの表示を歓迎します)。

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。