Servidor MCP de TokenLab

Elige lo que necesita tu agenteCopy Anchor Link

• MCP añade herramientas de la API de TokenLab a un cliente compatible. Comienza con la configuración sin clave de catalog a continuación.
• La Skill de TokenLab instala instrucciones de integración con npx skills add; no inicia un servidor MCP.

Ambos extienden un agente existente. Cambiar su proveedor de modelos principal utiliza la propia guía de configuración de ese cliente.

Deja que mi agente configure estoCopy Anchor Link

Copia esta tarea en un agente que ya se esté ejecutando en tu equipo:

Read this guide and choose MCP catalog tools or a Skill for my task:
https://tokenlab.sh/docs/es/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.

El servidor MCP de TokenLab permite a un cliente MCP explorar modelos y precios actuales, enviar peticiones a modelos, crear contenido multimedia, trabajar con archivos y consultar tareas asíncronas.

Usa el perfil catalog para explorar modelos y precios sin una clave API. Añade TOKENLAB_API_KEY cuando el cliente deba realizar peticiones de pago a modelos o de multimedia.

RequisitosCopy Anchor Link

Instala Node.js 18.17 o superior y asegúrate de que npx esté disponible:

node --version
npx --version

El paquete npm se ejecuta localmente a través de stdio. No necesitas una instalación global ni clonar el código fuente.

Elige qué puede usar el clienteCopy Anchor Link

Comienza con catalog si solo deseas una mejor selección de modelos. Usa core cuando el cliente deba crear contenido o llamar a un modelo. full es para clientes que realmente necesitan el conjunto más amplio de herramientas.

Añadir el servidorCopy Anchor Link

Haz una copia de seguridad de la configuración activa. Añade únicamente la entrada de TokenLab y conserva los proveedores, cuentas, selección de modelo predeterminado y permisos existentes. Si el nombre ya está en uso, elige otro nombre y actualiza los comandos. Para deshacer la configuración, elimina únicamente la entrada que añadiste o restaura su copia de seguridad previa.

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

Habilitar herramientas de pagoCopy Anchor Link

Crea una clave API en Consola → Claves API, y luego define ambas variables en el entorno del servidor MCP:

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

Utiliza la entrada para secretos de tu cliente si dispone de ella. Si aparece una clave real en un archivo compartido, captura de pantalla, registro o historial de la terminal, revócala y crea una nueva clave.

Comprobar la conexiónCopy Anchor Link

Reinicia o recarga el cliente MCP, aprueba el servidor local si se solicita y confirma que tokenlab está conectado.

# Claude Code
claude mcp list

# Codex
codex mcp list

Pide al cliente que llame a list_models. Una lista no vacía confirma que el paquete se inició y se comunicó con TokenLab. El perfil catalog no necesita una clave API.

Herramientas útilesCopy Anchor Link

La disponibilidad de herramientas depende del perfil seleccionado. Las tareas comunes incluyen:

• listar modelos y leer las capacidades de un modelo
• consultar los precios actuales de TokenLab o comparar varios modelos
• enviar peticiones de Chat Completions, Responses, Anthropic Messages o Gemini
• evaluar decisiones tipadas con evaluate_decisions
• crear o editar imágenes
• crear video, música, 3D, voz, transcripción o traducción
• subir y recuperar archivos
• crear embeddings o reordenar (rerank) documentos
• consultar y cancelar tareas asíncronas compatibles

El cliente debe solicitar aprobación antes de realizar una llamada de pago cuando el precio o la elección del modelo no hayan sido confirmados previamente.

Modelos de decisiónCopy Anchor Link

Usa core o full para llamar a un modelo de decisión de System One. Primero llama a list_models con {"category":"decision"} y a get_model con el ID del modelo seleccionado. Mantén configurado por separado el modelo de chat principal del agente.

Para Jev 1.13, llama a la herramienta con state y questions nativos:

{
  "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?"
      }
    }
  }
}

Verifica isError, luego lee structuredContent.answers y structuredContent.usage. Una respuesta Noul es un número de probabilidad, no un booleano. Conserva el ID de petición de _meta cuando esté disponible. La herramienta devuelve un resultado síncrono; no utiliza el flujo de sondeo (polling) de tareas asíncronas.

Con el tiempo de espera (timeout) de petición del servidor predeterminado de 120 000 ms, permite al menos 150 000 ms para la llamada a la herramienta del cliente. Si cambias TOKENLAB_REQUEST_TIMEOUT_MS, mantén el tiempo de espera del cliente más largo. Un tiempo de espera deja el resultado incierto; inspecciona la petición antes de reenviar una llamada de pago. Valida las decisiones con tus propios casos etiquetados antes de utilizarlas para ejecutar acciones.

Multimedia asíncronaCopy Anchor Link

Las herramientas de video, música y 3D devuelven una tarea en lugar de un archivo terminado. Las herramientas de imagen pueden devolver un resultado completado o una tarea, según el modelo.

Cuando un resultado incluya una delivery asíncrona, llama a get_task_status con su ID de tarea hasta que el estado sea complete o failed. No crees una segunda tarea solo porque una comprobación de estado haya superado el tiempo de espera.

Opciones de configuración adicionalesCopy Anchor Link

Usa los valores predeterminados a menos que tu cliente o despliegue tenga un requisito específico.

Resolución de problemasCopy Anchor Link

Explorador de modelos alojadoCopy Anchor Link

Los clientes que admiten Streamable HTTP pueden utilizar el explorador público de modelos en:

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

Usa el servidor npm local para llamadas a la API de pago, subidas de archivos locales o los perfiles core y full.

EnlacesCopy Anchor Link

• Página MCP de TokenLab
• Repositorio de GitHub
• Skill de la API de TokenLab
• Catálogo de modelos
• Inicio rápido de la API

Configura las notificaciones de tareas con la API de gestión de webhooks, autenticada con un Management Token mt-…. MCP full utiliza TOKENLAB_MANAGEMENT_TOKEN. Detén el sondeo de tareas terminales y ante errores 401/403/404 o no reintentables.