关于 agent-costcenter
agent-costcenter 是用于归集 AI Agent 成本并管理预算的 MCP 服务，面向需要追踪整个 Agent 集群支出的团队。它整合调用记录、模型定价、分类报告、预算提醒和异常检测。
主要功能
- 01按 Agent 追踪 LLM 与工具调用成本
- 02内置 11 种模型定价
- 03设置预算上限及提醒或拦截
- 04按 Agent、团队或项目生成报告
- 05检测支出异常增长
- 06比较模型成本效率
适用场景
- 01找出成本最高的 Agent
- 02监控团队和项目预算
- 03调查异常支出增长
- 04比较不同模型的成本
MCP 相关
提供 MCP 工具，用于注册 Agent、记录 LLM 和工具调用成本、检查预算、生成报告、检测异常及比较模型；另提供汇总和定价资源。
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。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具，维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
agent-costcenter-mcp
用于按 Agent 归因成本和管理预算的 MCP 服务。可在整个 AI Agent 集群中回答“哪个 Agent 的成本最高？”
功能
- 按 Agent 跟踪成本 — 注册 Agent，记录大模型和工具调用，获取每个 Agent 的支出
- 内置定价表 — 支持 11 种模型（Claude、GPT、Gemini、DeepSeek），并支持模糊名称匹配
- 预算管理 — 设置上限和提醒，查看剩余预算，并在超支时发出警告或阻止操作
- 成本报告 — 按 Agent、团队、项目或全部进行细分；包含模型级详情和百分比
- 异常检测 — 自动标记支出激增 2 倍或以上的 Agent
- 模型比较 — 比较所有已用模型每 1K 个 Token 的成本
快速开始
npx agent-costcenter-mcp
Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"agent-costcenter": {
"command": "npx",
"args": ["agent-costcenter-mcp"]
}
}
}
工具
| 工具 | 描述 |
|---|---|
register_agent | 注册 Agent，并设置团队、项目、模型和预算上限 |
log_llm_call | 记录一次大模型调用 — 根据定价表自动计算成本 |
log_tool_call | 记录一次工具/API 调用成本 |
get_cost_report | 按 Agent、团队、项目或全部查看成本明细 |
set_budget_alert | 设置支出阈值（警告或阻止） |
check_budget | 检查 Agent 是否在预算范围内 |
get_cost_anomalies | 查找支出异常激增的 Agent |
compare_models | 比较不同模型的成本效益 |
资源
| URI | 描述 |
|---|---|
costcenter://summary | 所有 Agent 当前的总支出 |
costcenter://pricing | 内置模型定价表 |
内置定价（每 1M 个 Token）
| 模型 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| claude-opus-4 | $15.00 | $75.00 |
| claude-sonnet-4 | $3.00 | $15.00 |
| claude-haiku-4 | $0.80 | $4.00 |
| gpt-4o | $2.50 | $10.00 |
| gpt-4o-mini | $0.15 | $0.60 |
| gpt-4.1 | $2.00 | $8.00 |
| gpt-4.1-mini | $0.40 | $1.60 |
| gemini-2.5-pro | $1.25 | $10.00 |
| gemini-2.5-flash | $0.15 | $0.60 |
| deepseek-v3 | $0.27 | $1.10 |
| deepseek-r1 | $0.55 | $2.19 |
模型名称支持模糊匹配（不区分大小写，并会移除版本后缀）。
工作流示例
1. register_agent(agent_id="researcher", team="discovery", model="claude-sonnet-4", budget_cap_usd=10)
2. log_llm_call(agent_id="researcher", model="claude-sonnet-4", input_tokens=5000, output_tokens=2000)
3. log_tool_call(agent_id="researcher", tool_name="web_search", duration_ms=1200, cost_usd=0.01)
4. check_budget(agent_id="researcher")
5. get_cost_report(scope="all")
6. get_cost_anomalies()
7. compare_models()
开发
npm install
npm test
npm run dev # watch mode
许可证
MIT
评论
支持 Markdown
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。