Entwicklung · Lokaler MCP-Server
AI Model Watch
Prices, context windows, lifecycle and deprecation dates for 270+ AI/LLM models. Daily, no key.
Was die MCP Registry angibt
Der Eintrag, wie er in der offiziellen MCP Registry veröffentlicht ist (Stand: 4. Oktober 2026), neueste Version.
- Registry-Name
io.github.Khavel/aimodelwatch- Version
- 2.0.1
- Status
- Aktiv
- Kategorie
- Entwicklung
- Transport
- stdio (lokaler Prozess)
- Paket
- npm
- Veröffentlicht
- 20. September 2026
- Aktualisiert
- 20. September 2026
- Herausgeber
- Khavel (GitHub) · 2 Server mit eigener Seite hier
- Namensraum
- Namensraum von der MCP Registry über GitHub verifiziert (github.com/Khavel) · So wird verifiziert
- Website
- aimodelwatch.dev/api
- Repository
- github.com/Khavel/ai-model-watch (Ordner mcp-server)
- Quelle
- Eintrag in der Registry-API
Pakete
| Registry | Paket | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| npmLaufzeitumgebung: npx | @aimodelwatch/mcp | 2.0.1 | stdio |
So verbinden Sie AI Model Watch
AI Model Watch wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem in der npm-Registry veröffentlichten Node.js-Paket: @aimodelwatch/mcp, Version 2.0.1. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Node.js; Clients starten das Paket meist mit npx - der übliche Befehl lautet npx -y @aimodelwatch/mcp@2.0.1.
Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):
{
"mcpServers": {
"aimodelwatch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@aimodelwatch/mcp@2.0.1"
]
}
}
}Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag, hier nicht getestet. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden
Mehr von Khavel (GitHub)
| Server | Ausführung |
|---|---|
| FutPicksProbable football lineups with start probability and expected fantasy points, graded in public. | Lokal · stdio |
Weitere Server der Kategorie Entwicklung
| Server | Ausführung |
|---|---|
| AI GuardianGoverned local-LLM observability: model policy, prompt scanner, capture proxy, 21 tools. | Lokal · stdio |
| Ai Model ExperimentsAI Model Experiments MCP ('Model Lab') - run the same prompts across many. | Remote · HTTPLive-Prüfung: ✓ Handshake |
| Ai Model License LintReads the open-weight model IDs in your code and names the licence clause that binds you - 22 rules. | Lokal · stdio |
| Ai Model Retirement LintFinds the LLM model IDs pinned in your code that vendors have already switched off, or have dated to. | Lokal · stdio |
| Ai OptimizerMCP server that cuts AI coding agent token usage via framework-aware context optimization. | Lokal · stdio |
| Ai Quality GateKill the Junior AI Era. Level up AI code to automatically Principal standards. Quality Gate. | Lokal · stdio |
| Ai RRead local AI agent sessions (Claude Code, Codex, OpenCode, Antigravity, Pi): intents, plans, tools. | Lokal · stdio |
| AI Readiness KitGenerate 18 AI readiness files (llms.txt, ai.txt, RAG indexes, schema) for any website. | Remote · HTTPLive-Prüfung: ✓ Handshake |