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Tensorfeed MCP Server

Tensorfeed MCP Server

本地服务
github.com/RipperMercsAI 与智能体0
代码仓库

关于 Tensorfeed MCP Server

AI 行业智能 MCP 服务：实时 AI 新闻、服务状态、模型定价和 15 个付费高级工具（路由、新闻搜索、历史序列、成本预测、预报、服务商深入分析、模型比较、Webhook 监视）。按使用量付费，使用 USDC 在 Base 主网上计价

#ai-news#x402#usdc#base#mcp#agent-payments

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": {
    "rippermercs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tensorfeed/mcp-server"
      ]
    }
  }
}
启动命令npx -y @tensorfeed/mcp-server

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@tensorfeed/mcp-server

工具

25

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
categorystring否按类别筛选（例如 "anthropic"、"openai"、"research"、"tools"）
limitnumber否要返回的文章数量（默认 10，最多 50）

详细介绍

维护者还没有提供详细介绍，可以先查看代码仓库中的 README。

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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。