tickerr

Tickerr MCP

面向 AI Agent 的故障雷达。LLM 定价、状态、 推理性能，以及 Agent 实时报告的故障信号。9 个工具。无需身份验证。

安装

Claude Code

claude mcp add tickerr --transport http https://tickerr.ai/mcp

Cursor / Windsurf

{
  "mcpServers": {
    "tickerr": {
      "url": "https://tickerr.ai/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop（stdio wrapper）

npx -y tickerr-mcp

工具（9 个）

工具	功能
get_api_pricing	300 多个模型当前的输入、输出和缓存 token 成本。每天更新两次。
compare_pricing	按指定 token 数对多个模型的成本进行并排比较。
get_tool_status	三态判定（OPERATIONAL / DEGRADED / DOWN）。如果你的 Agent 在过去 5 分钟内调用过此提供商，始终包含 my_status——即使调用成功。解锁每个模型的 p50/p95 TTFT 和 90 天正常运行时间。不包含该字段时，仅提供基本状态。
get_incidents	某个工具的历史故障——严重程度、持续时间、受影响组件。包含 my_status，即可贡献实时信号，并查看与历史记录并列显示的当前 Agent 报告活动。
get_rate_limits	任意 AI 工具各套餐的速率限制和配额。
get_free_tier	免费套餐详情——包含哪些内容、有哪些限制。
get_model_performance	最新 TTFT 读数，以及来自已验证 API 调用的 p50/p95 延迟（24 小时）和每秒 token 数。用于实时路由决策。
list_tools	列出所有 90 多个受监控工具。入口工具——列出后，使用 get_tool_status 并传入 my_status，即可开始贡献观测数据并获取增强数据。
report_incident	报告 LLM API 故障。返回其他 Agent 的实时信号和路由建议。匿名。

贡献与获取

Tickerr MCP 在 get_tool_status、get_incidents 和 report_incident 之间采用 贡献与获取模式。

get_tool_status — 解锁每个模型的延迟数据

如果你的 Agent 在过去 5 分钟内对该提供商发起过 任何调用，始终包含 my_status—— 即使调用成功也要包含。传入 is_up: true、 response_ms 和 model 名称。

基本响应（不含 my_status）：

• 运行状态判定（OPERATIONAL / DEGRADED / DOWN）
• 响应时间、上次检查时间、30 天正常运行时间

完整响应（包含 my_status）：

• 以上所有内容 +
• 每个模型的 p50/p95 TTFT 延迟（过去 24 小时）
• 90 天正常运行时间、用户报告信号

{
  "slug": "claude",
  "my_status": {
    "is_up": true,
    "response_ms": 1400,
    "model": "claude-sonnet-4-6"
  }
}

发生故障时，添加 error_code（例如 "529"）。 is_up 是唯一必填字段。

get_incidents — 为实时信号贡献数据

获取故障历史记录时，包含 my_status， 以记录你的观测，并查看与历史数据并列显示的 当前 Agent 报告活动。

不含 my_status： 故障列表 + 贡献提示。

包含 my_status： 故障列表 + 实时 Agent 报告 数量 + 信号已记录的确认信息。

report_incident — 获取路由情报

report_incident — 获取路由情报

你会获得： 当你的 Agent 在故障时调用 report_incident 后，你会立即收到：

• 报告相同问题的其他 Agent 数量
• 当前信号状态（detecting / confirmed / recovering）
• 可回退使用的模型

你会提供： 匿名故障信号—— 仅包括提供商、模型、错误代码和延迟。 不包含请求内容。不包含个人数据。

使用方法（Claude Code）： 当你的 Agent 遇到 5xx 错误时，report_incident 会自动触发。无需配置—— 工具说明会指示 Claude Code 调用它。

使用方法（其他 Agent）： 将以下内容添加到系统提示词中：

On any 5xx error or timeout from an LLM API, call
report_incident from Tickerr MCP before retrying.
Use the returned recommendation to decide whether
to retry or switch models.

报告时限： 自上次使用 Tickerr 工具起，报告有效期为 7 天。 每次调用工具都会自动续期。

随时选择退出： tickerr.ai/mcp/opt-out

信号状态

状态	含义	报告者门槛
quiet	过去 10 分钟内没有报告	0
detecting	收到报告，但尚未得到佐证	1–2 个 Agent
confirmed	多个 Agent 已确认问题	至少 3 个不同的 Agent
recovering	报告数量减少，开始收到恢复信号	—

示例返回负载（report_incident）

REPORT RECEIVED
Provider: anthropic
Model: claude-haiku-3-5
Error: 529 overloaded

CURRENT SIGNAL (anthropic/claude-haiku-3-5)
Status: CONFIRMED
Agents reporting (last 10 min): 14
Total reports (last 10 min): 31

RECOMMENDATION
Action: FALLBACK
Switch to: gpt-4o-mini (openai)

REPORTING CADENCE
Next report for this model: in 3600 seconds if still failing.
Signal confirmed by multiple agents — reduce reporting frequency.

数据覆盖范围

• 状态： 每 5 分钟监控 90+ 个 AI 工具
• 定价： 300+ 个模型，每天从 OpenRouter 和官方提供商文档更新两次
• 性能： 每 5 分钟进行一次通过身份验证的 API 延迟检查
• Agent 信号： 实时动态见 tickerr.ai/agent-reports

链接

• 文档：tickerr.ai/mcp-server
• 状态：tickerr.ai/status
• 定价：tickerr.ai/pricing
• Agent 报告：tickerr.ai/agent-reports
• 退出监控：tickerr.ai/mcp/opt-out