Desarrollo · Servidor MCP local

AI Model Watch

Prices, context windows, lifecycle and deprecation dates for 270+ AI/LLM models. Daily, no key.

Visitar el sitio web de AI Model Watch

Lo que indica el MCP Registry

La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.

Nombre en el registro
io.github.Khavel/aimodelwatch
Versión
2.0.1
Estado
Activo
Categoría
desarrollo
Transporte
stdio (proceso local)
Paquete
npm
Publicado
20 de septiembre de 2026
Actualizado
20 de septiembre de 2026
Editor
Khavel (GitHub) · 2 servidores con página aquí
Espacio de nombres
Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/Khavel) · cómo
Sitio web
aimodelwatch.dev/api
Repositorio
github.com/Khavel/ai-model-watch (carpeta mcp-server)
Fuente
Entrada en la API del registro

Paquetes

RegistroPaqueteVersiónTransporteVariables de entorno
npmentorno de ejecución: npx@aimodelwatch/mcp2.0.1stdioSin declarar

Cómo conectar AI Model Watch

AI Model Watch se ejecuta en local a partir de un paquete de Node.js publicado en el registro npm: @aimodelwatch/mcp, versión 2.0.1. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Node.js; los clientes suelen iniciarlo con npx - el comando habitual es npx -y @aimodelwatch/mcp@2.0.1.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

{
  "mcpServers": {
    "aimodelwatch": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@aimodelwatch/mcp@2.0.1"
      ]
    }
  }
}

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar

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