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modelpulse

modelpulse

本地服务
github.com/CloudCorpRecordsAI 与智能体01 周前更新

关于 modelpulse

modelpulse 是连接 AI Wave 托管 MCP 服务的本地桥接工具,面向跟踪 AI 模型的开发者和研究人员。它转发模型发布与价格变化、比较、成本估算及替代模型查询工具,不自行维护目录。

主要功能

  1. 01跟踪模型发布与变更
  2. 02查看模型价格及历史
  3. 03搜索并比较模型
  4. 04估算模型月度成本
  5. 05查找替代模型

适用场景

  1. 01监控新模型发布与弃用
  2. 02按预算和上下文需求比较候选项
  3. 03估算每月 API 支出
  4. 04为停用模型选择替代项

MCP 相关

它通过本地 MCP 服务暴露 AI Wave 的上游工具,将调用转发到远程服务并返回结果。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"cloudcorprecords-modelpulse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelpulse"
]
}
}
}
启动命令npx -y @reneturcios/modelpulse

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@reneturcios/modelpulse0.1.0
ocighcr.io/cloudcorprecords/modelpulse:0.1.0

工具

8

收录的工具列表 · 更新于 1 周前

参数类型必填说明
typeenum否按变更类型筛选:new_model、price_change、api_change、open_source_surge 或 deprecation。new_model | price_change | api_change | open_source_surge | deprecation
limitnumber否1–100,默认 20
modelstring否供应商标识,例如 claude
sincenumber否Unix 秒。仅返回在此时间之后检测到的变更,按时间从早到晚排列。

详细介绍

modelpulse

modelpulse 是 AI Wave 托管 MCP 服务的轻量本地桥接层。该服务提供覆盖 AI 模型领域的统一信息流:供应商发布说明、Hugging Face 和 OpenRouter 目录、GitHub 以及 LiteLLM 价格映射,并按模型去重。它会追踪变更、费用,以及模型停用时可切换到的替代模型。

该桥接层不保存目录,也不进行任何计算。它会在本地提供上游服务的工具列表——与从实时端点捕获的内容完全一致——并将每次工具调用转发到上游,原样返回结果。

工具

  • list_model_changes — 变更信息流:新模型发布、价格变更、API 变更和弃用;每条记录均标记为官方或待审核。可选参数:since(Unix 秒;通过传入返回的 latest 进行轮询)、type(new_model、price_change、api_change、open_source_surge、deprecation)、model(供应商标识,例如 claude)和 limit(1-100,默认 20)。
  • get_model — 单个模型的价格、上下文长度和目录状态(必需参数:id,例如 OpenRouter ID anthropic/claude-opus-5 或 Hugging Face 仓库 ID)。
  • get_price_history — 单个模型的价格变更时间及变更内容(必需参数:id)。历史记录始于 AI Wave 开始记录之时,而非模型发布之时。
  • search_models — 按预算、上下文和能力筛选模型,并在价格旁显示基准测试分数。可选参数:vendor、maxInputPrice(每 1M 个输入令牌的 USD 价格)、minContext、minIntelligence、sortBy(主题,例如 coding 或 math,也可用 buzz 表示受欢迎程度)、outputs、mode、accepts 和 limit(1-50,默认 10)。
  • compare_models — 并排比较 2 到 6 个模型(必需参数:ids):价格、上下文、各主题分数(未测试的主题会标记出来,不会记为零),以及指定用量下的月度费用(monthlyMillionTokens,默认 10)。
  • estimate_cost — 估算单个模型的月度账单,单位为 USD 和 KRW(必需参数:id);根据 monthlyMillionTokens(默认 10)和 inputShare 占比(0-1,默认输入占 0.75 / 输出占 0.25)计算。
  • get_today — 一次调用获取今日信息:排名前 5 的模型、上升模型、过去 24 小时内的价格变更,以及过去 7 天内的新上架模型。无需参数。
  • find_replacement — 模型停用时查找可切换的替代模型(必需参数:id),按实测性能的接近程度排序,并提供分数、价格和上下文差异。上下文窗口不到原模型一半的候选模型会被排除。

配置

  • AIWAVE_MCP_URL(可选)— 覆盖上游端点。默认值为 https://aiwave.elopstudio.com/api/mcp。 (此覆盖接口是本次重建中特别标注的自有还原内容。)
  • AIWAVE_API_KEY(可选)— 设置后,每个上游请求都会携带 Authorization: Bearer <key>。未设置时不会发送身份验证标头;本次重建所依据的捕获内容是在未提供密钥的情况下采集的。(此转发机制是本次重建中特别标注的自有还原内容。)
转发机制

首次调用工具时,客户端会与上游建立可流式传输的 HTTP 会话:先发送 JSON-RPC initialize 请求(protocolVersion 2025-03-26,clientInfo name modelpulse),然后发送 notifications/initialized 通知,最后发送携带调用方原样参数的 tools/call 请求。如果上游在 initialize 响应中返回 Mcp-Session-Id 标头,该值会附带在此会话后续的每个请求中;该会话会在整个进程运行期间复用。响应可以是普通 JSON,也可以是服务器发送事件;两种格式都会读取。

上游的成功结果会原样传递,包括上游设置的任何 isError 标记。 失败情况——JSON-RPC 错误、非 2xx 状态码、无法读取响应,或无法完成的请求——会作为 isError 结果返回,文本以 modelpulse error: 开头(此错误呈现方式是本次重建中特别标注的自有还原内容)。

命令行

每个工具也是一个子命令,接受一个 JSON 参数字符串(不需要参数的工具可省略):

npx @reneturcios/modelpulse get_today
npx @reneturcios/modelpulse get_model '{"id":"anthropic/claude-opus-5"}'
npx @reneturcios/modelpulse compare_models '{"ids":["anthropic/claude-opus-5","openai/gpt-5.2"]}'
npx @reneturcios/modelpulse --version

退出代码:成功时为 0,结果为 isError 时为 1,用法错误时为 2。

MCP 服务

npx -y @reneturcios/modelpulse mcp

MCP 客户端配置:

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

Docker

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/modelpulse
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/modelpulse --version

容器的默认命令是 mcp,因此第一种形式是 stdio MCP 服务;其他任何参数都会按常规方式传递给命令行。

开发

npm install
npm run build
npm test
npm run dev

测试套件完全使用模拟的 JSON-RPC 上游运行,不会进行实时网络调用。

许可证

MIT——详见 LICENSE。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。