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
- 01モデルのトークン費用を計算
- 02エージェント稼働時間の費用を推定
- 03モデル振り分けによる節約を比較
- 04クエリの電力と排出量を推定
- 05検証を考慮した自律性を分析
- 06数式と引用用文を返す
活用シーン
- 01LLMのトークン予算を計画する
- 02AIクエリの電力消費を推定する
- 03エージェントタスクの検証効率を比較する
- 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。
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 |
|---|---|---|---|
| gw | string | 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' |
| ttl | number | いいえ | アクセストークンの TTL(秒、デフォルト 3600) |
| edge | string | いいえ | エッジ/CDN の適用方式(デフォルト 'jwt')— 'jwt' | 'intro' | 'poll:N'(秒)| 'off' |
| mesh | string | 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' |
| rate | number | 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) |
| batch | string | 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
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_cost | GPT、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_window | 50 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_energy | AI 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_API | https://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
- Joule Wars — エネルギー効率をめぐる AI の競争
- Proof-Adjusted Autonomy — 証明されたエージェントの作業を測る指標
- Revocation Exposure — 失効した権限が使われ続ける期間
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
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。