TokenLab MCP Server

Wählen Sie, was Ihr Agent benötigtCopy Anchor Link

• MCP fügt einem kompatiblen Client TokenLab-API-Tools hinzu. Beginnen Sie mit der schlüssellosen catalog-Konfiguration unten.
• Der TokenLab-Skill installiert Integrationsanweisungen mit npx skills add; er startet keinen MCP-Server.

Beide erweitern einen bestehenden Agenten. Das Ändern des Haupt-Modellanbieters erfolgt über die eigene Einrichtungsanleitung des jeweiligen Clients.

Einrichtung durch den Agenten ausführen lassenCopy Anchor Link

Kopieren Sie diese Aufgabe an einen Agenten, der bereits auf Ihrem Computer läuft:

Read this guide and choose MCP catalog tools or a Skill for my task:
https://tokenlab.sh/docs/de/integrations/tokenlab-mcp-server
Check my installed version and active configuration first.
Preserve existing accounts, providers, permissions and other settings.
Back up local files and show proposed changes.
Have me enter any API key locally; never ask for, print or paste it in chat.
Check configuration loading first.
Explain any paid request test separately before running it.

Der TokenLab MCP Server ermöglicht es einem MCP-Client, aktuelle Modelle und Preise zu durchsuchen, Modellanfragen zu senden, Medien zu erstellen, mit Dateien zu arbeiten und asynchrone Aufgaben zu überprüfen.

Verwenden Sie das Profil catalog, um Modelle und Preise ohne API-Key zu durchsuchen. Fügen Sie TOKENLAB_API_KEY hinzu, wenn der Client kostenpflichtige Modell- oder Medienanfragen durchführen soll.

VoraussetzungenCopy Anchor Link

Installieren Sie Node.js 18.17 oder neuer und stellen Sie sicher, dass npx verfügbar ist:

node --version
npx --version

Das npm-Paket wird lokal über stdio ausgeführt. Sie benötigen weder eine globale Installation noch einen Quellcode-Checkout.

Wählen Sie, was der Client verwenden kannCopy Anchor Link

Beginnen Sie mit catalog, wenn Sie lediglich eine bessere Modellauswahl wünschen. Verwenden Sie core, wenn der Client Inhalte erstellen oder ein Modell aufrufen soll. full ist für Clients gedacht, die das größere Tool-Set tatsächlich benötigen.

Server hinzufügenCopy Anchor Link

Erstellen Sie ein Backup der aktiven Konfiguration. Fügen Sie nur den TokenLab-Eintrag hinzu und behalten Sie vorhandene Provider, Konten, die Auswahl des Standardmodells sowie Berechtigungen bei. Wenn der Name bereits verwendet wird, wählen Sie einen anderen Namen und passen Sie die Befehle an. Um die Einrichtung rückgängig zu machen, entfernen Sie nur den von Ihnen hinzugefügten Eintrag oder stellen Sie das vorherige Backup wieder her.

claude mcp add \
  --env TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE=catalog \
  --scope user \
  tokenlab -- \
  npx -y @tokenlabai/mcp-server@0.6.24

Kostenpflichtige Tools aktivierenCopy Anchor Link

Erstellen Sie einen API-Key unter Console → API keys und setzen Sie anschließend beide Variablen in der Umgebung des MCP-Servers:

{
  "env": {
    "TOKENLAB_API_KEY": "<TOKENLAB_API_KEY>",
    "TOKENLAB_MCP_TOOL_PROFILE": "core"
  }
}

Verwenden Sie die Secret-Eingabe Ihres Clients, falls vorhanden. Wenn ein echter Key in einer geteilten Datei, einem Screenshot, einem Log oder dem Shell-Verlauf auftaucht, widerrufen Sie ihn und erstellen Sie einen neuen Key.

Verbindung überprüfenCopy Anchor Link

Starten oder laden Sie den MCP-Client neu, bestätigen Sie den lokalen Server, falls Sie dazu aufgefordert werden, und vergewissern Sie sich, dass tokenlab verbunden ist.

# Claude Code
claude mcp list

# Codex
codex mcp list

Bitten Sie den Client, list_models aufzurufen. Eine nicht leere Liste bestätigt, dass das Paket gestartet wurde und TokenLab erreichen konnte. Das Profil catalog erfordert keinen API-Key.

Nützliche ToolsCopy Anchor Link

Die Tool-Verfügbarkeit hängt vom gewählten Profil ab. Zu den typischen Aufgaben gehören:

• Modelle auflisten und die Fähigkeiten eines Modells einsehen
• aktuelle TokenLab-Preise abrufen oder mehrere Modelle vergleichen
• Chat Completions-, Responses-, Anthropic Messages- oder Gemini-Anfragen senden
• typisierte Entscheidungen mit evaluate_decisions auswerten
• Bilder erstellen oder bearbeiten
• Video, Musik, 3D, Sprache, Transkription oder Übersetzung erstellen
• Dateien hochladen und abrufen
• Embeddings erstellen oder Dokumente reranken
• unterstützte asynchrone Aufgaben überprüfen und abbrechen

Der Client sollte vor einem kostenpflichtigen Aufruf um Bestätigung bitten, wenn Preis oder Modellauswahl noch nicht vorab bestätigt wurden.

EntscheidungsmodelleCopy Anchor Link

Verwenden Sie core oder full, um ein System One-Entscheidungsmodell aufzurufen. Rufen Sie zunächst list_models mit {"category":"decision"} und get_model mit der ausgewählten Modell-ID auf. Halten Sie das Haupt-Chat-Modell des Agenten separat konfiguriert.

Rufen Sie für Jev 1.13 das Tool mit nativem state und questions auf:

{
  "name": "evaluate_decisions",
  "arguments": {
    "model": "jev-1.13",
    "state": { "ticket": "Please refund the duplicate payment." },
    "questions": {
      "refund_requested": {
        "type": "noul",
        "instructions": "Does the customer explicitly request a refund?"
      }
    }
  }
}

Prüfen Sie isError und lesen Sie anschließend structuredContent.answers und structuredContent.usage aus. Eine Noul-Antwort ist ein Wahrscheinlichkeitswert (Zahl), kein Boolean. Behalten Sie die Request-ID aus _meta bei, sofern verfügbar. Das Tool liefert ein synchrones Ergebnis zurück; es verwendet nicht den Ablauf zum Abfragen asynchroner Aufgaben.

Gewähren Sie beim standardmäßigen Server-Request-Timeout von 120.000 ms mindestens 150.000 ms für den Tool-Aufruf des Clients. Wenn Sie TOKENLAB_REQUEST_TIMEOUT_MS ändern, stellen Sie sicher, dass das Client-Timeout länger bleibt. Ein Timeout hinterlässt ein ungewisses Ergebnis; prüfen Sie die Anfrage, bevor Sie einen kostenpflichtigen Aufruf erneut senden. Validieren Sie Entscheidungen anhand Ihrer eigenen gelabelten Testfälle, bevor Sie diese zur Steuerung von Aktionen einsetzen.

Asynchrone MedienCopy Anchor Link

Video-, Musik- und 3D-Tools geben eine Aufgabe (Task) anstelle einer fertigen Datei zurück. Bild-Tools können je nach Modell entweder ein fertiges Ergebnis oder eine Aufgabe zurückgeben.

Wenn ein Ergebnis ein asynchrones delivery enthält, rufen Sie get_task_status mit der zugehörigen Task-ID auf, bis der Status complete oder failed lautet. Erstellen Sie keine zweite Aufgabe, nur weil eine Statusabfrage ein Timeout hatte.

Optionale EinstellungenCopy Anchor Link

Verwenden Sie die Standardwerte, es sei denn, Ihr Client oder Ihr Deployment hat spezifische Anforderungen.

FehlerbehebungCopy Anchor Link

Gehosteter Modell-ExplorerCopy Anchor Link

Clients, die Streamable HTTP unterstützen, können den öffentlichen Modell-Explorer nutzen unter:

https://tokenlab-model-explorer.vercel.app/mcp

Verwenden Sie den lokalen npm-Server für kostenpflichtige API-Aufrufe, lokale Datei-Uploads oder die Profile core und full.

LinksCopy Anchor Link

• TokenLab MCP-Seite
• GitHub-Repository
• TokenLab-API-Skill
• Modellkatalog
• API-Schnellstart

Konfigurieren Sie Aufgabenbenachrichtigungen über die Webhook-Verwaltungs-API, authentifiziert mit einem mt-… Management Token. MCP full verwendet TOKENLAB_MANAGEMENT_TOKEN. Beenden Sie das Polling bei abgeschlossenen Aufgaben sowie bei Fehlern der Typen 401/403/404 oder nicht wiederholbaren Fehlern.