LLMIntel Model Lifecycle

@llmintel/mcp

一个 MCP 服务，可告知编码 Agent 某个模型 ID 是否适合使用。

大模型基于世界的某个快照进行训练，因此即使 gpt-4-32k 早已停止响应，它们仍会信心十足地把它写进你的代码。这个服务为 Agent 提供实时查询，告知模型是否已弃用以及何时停止工作，同时也会返回替代模型。查询结果经过标准化，涵盖 OpenAI、Anthropic、Azure AI Foundry、AWS Bedrock、Google 和 Cohere，并从各提供商自己的弃用页面解析信息。

无需 API 密钥，也无需注册。目录公开可用。

安装

将其添加到任意 MCP 主机即可。此软件包通过 npx 直接从 npm 运行。

Cursor

在 .cursor/mcp.json 中：

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

Claude Code

claude mcp add llmintel -- npx -y @llmintel/mcp

Claude Desktop

在 claude_desktop_config.json 中使用与上方 Cursor 配置相同的格式。

托管端点（无需安装）

相同的五种工具通过 Streamable HTTP 在 https://llmintel.ai/v1/mcp 上提供。只需 URL 的主机无需 Node，也无需安装软件包：

{
  "mcpServers": {
    "llmintel": {
      "url": "https://llmintel.ai/v1/mcp"
    }
  }
}

该端点是无状态且只读的。它从 npm 软件包所查询的同一目录返回结果。

工具

工具	返回内容
check_model	某个模型 ID 是否适合使用：生命周期状态、距离退役的天数、替代模型以及来源链接。
list_retiring_models	未来 180 天内将停止工作的模型（默认值，可配置为最多 1095 天）。已过期模型会优先列出，其后按即将退役的时间从近到远排列。
suggest_replacement	提供商推荐的迁移目标。如果提供商未发布推荐，则回退为同一提供商的活跃模型。
search_models	按提供商和生命周期状态筛选的目录搜索。
recent_lifecycle_changes	所有提供商的变更动态，适用于“本月有哪些模型被弃用”之类的问题。

示例

你： 发布之前，检查一下 src/agents/ 中的模型 ID。

Agent 会为每个模型调用 check_model，并得到：

DO NOT USE — this model is retired; API calls to it fail.

"claude-sonnet-4-20250514" resolves to the tracked model anthropic/claude-sonnet-4-20250514.
Model: claude-sonnet-4-20250514 (anthropic/claude-sonnet-4-20250514)
Provider: anthropic
Lifecycle state: retired — retired; calls fail
Deprecated: 2026-04-14 (105 days ago)
Retirement: 2026-06-15 (43 days ago)

The provider has not named a replacement. Use suggest_replacement for options.
Pricing/limits: $3/1M in · $15/1M out

Source: https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/model-deprecations
Provider's own term: "Retired"

截止时间始终以天数表示，因为模型无法可靠判断 2026-07-30 是否很快就会到来。

设计说明

查询失败绝不代表安全。如果目录无法访问，工具会返回 MCP 错误并说明情况。如果 Agent 将网络故障误读为“未发现弃用”，就可能毫不犹豫地发布已退役的模型 ID。对于未收录的模型也会同样处理：返回“未收录于目录中，请向提供商核实”，绝不会返回“正常”。

传入代码中的原始字符串（gpt-4o、anthropic/claude-opus-4-1、azure/gpt-4o），服务就会解析为规范跟踪的模型。

如果提供商自己的弃用通知指定了后继模型，服务就会返回该模型。否则，同一提供商的活跃模型回退列表会标记为待评估候选项，以便 Agent 区分两者。

任何已过退役日期的模型都已无法使用，因此会单独列出，而不会放在“即将退役”中。

配置

两个变量均为可选。

变量	默认值	用途
LLMINTEL_API_KEY	无	提高速率限制。目录本身是公开的，因此不需要此变量。
LLMINTEL_BASE_URL	https://llmintel.ai	指向可自托管或暂存环境中的目录。

匿名调用者每个 IP 每分钟可发起 30 次请求，足以满足交互式 Agent 的使用需求。

数据溯源

每条记录都会链接到解析其数据的提供方页面，并保留提供方使用的原始生命周期术语（sourceTerm），因此每项规范化决策都可供审计。更改需先经过人工验证队列，再予以发布。采集器的新鲜度信息公开于 /v1/status。

相同的数据也可通过普通 REST API 获取，同样无需密钥。详见 llmintel.ai/docs。

在哪里可以找到

目录	条目
Official MCP Registry	ai.llmintel/model-lifecycle
Glama	@hivemindunit/llmintel-mcp
Smithery	llmintel/model-lifecycle
npm	@llmintel/mcp

开发

pnpm --filter @llmintel/mcp build
pnpm exec vitest run packages/mcp        # protocol-level tests against a fake catalog

# Drive the built binary against a live catalog
pnpm --filter @llmintel/mcp smoke
LLMINTEL_BASE_URL=http://localhost:3000 pnpm --filter @llmintel/mcp smoke

许可证

MIT © LLMIntel