Servidor MCP do TokenLab

Escolha o que seu agente precisaCopy Anchor Link

• O MCP adiciona ferramentas da API do TokenLab a um cliente compatível. Comece com a configuração sem chave do catalog abaixo.
• O TokenLab Skill instala instruções de integração com npx skills add; ele não inicia um servidor MCP.

Ambos estendem um agente existente. A alteração do provedor de modelo principal utiliza o próprio guia de configuração do cliente.

Deixe meu agente configurar issoCopy Anchor Link

Copie esta tarefa para um agente que já esteja em execução no seu computador:

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

O Servidor MCP do TokenLab permite que um cliente MCP explore modelos e preços atuais, envie requisições de modelo, crie mídias, trabalhe com arquivos e verifique tarefas assíncronas.

Use o perfil catalog para navegar pelos modelos e preços sem uma chave de API. Adicione TOKENLAB_API_KEY quando o cliente precisar fazer requisições pagas de modelos ou mídia.

RequisitosCopy Anchor Link

Instale o Node.js 18.17 ou mais recente e certifique-se de que o npx esteja disponível:

node --version
npx --version

O pacote npm roda localmente via stdio. Você não precisa de uma instalação global ou de clonar o código-fonte.

Escolha o que o cliente pode usarCopy Anchor Link

Comece com catalog se você deseja apenas uma melhor seleção de modelos. Use core quando o cliente precisar criar conteúdo ou chamar um modelo. full é para clientes que realmente precisam do conjunto maior de ferramentas.

Adicionar o servidorCopy Anchor Link

Faça backup da configuração ativa. Adicione apenas a entrada do TokenLab e preserve os provedores, contas, seleção de modelo padrão e permissões existentes. Se o nome já estiver em uso, escolha outro nome e atualize os comandos. Para desfazer a configuração, remova apenas a entrada adicionada ou restaure o backup anterior.

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

Habilitar ferramentas pagasCopy Anchor Link

Crie uma chave de API em Console → API keys e, em seguida, defina ambas as variáveis no ambiente do servidor MCP:

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

Use a entrada de segredos do seu cliente, caso ele possua uma. Se uma chave real aparecer em um arquivo compartilhado, captura de tela, log ou histórico do shell, revogue-a e crie uma nova chave.

Verificar a conexãoCopy Anchor Link

Reinicie ou recarregue o cliente MCP, aprove o servidor local se solicitado e confirme que o tokenlab está conectado.

# Claude Code
claude mcp list

# Codex
codex mcp list

Peça ao cliente para chamar list_models. Uma lista não vazia confirma que o pacote foi iniciado e alcançou o TokenLab. O perfil catalog não precisa de uma chave de API.

Ferramentas úteisCopy Anchor Link

A disponibilidade de ferramentas depende do perfil selecionado. Tarefas comuns incluem:

• listar modelos e ler as capacidades de um modelo
• consultar preços atuais do TokenLab ou comparar vários modelos
• enviar requisições de Chat Completions, Responses, Anthropic Messages ou Gemini
• avaliar decisões tipadas com evaluate_decisions
• criar ou editar imagens
• criar vídeo, música, 3D, fala, transcrição ou tradução
• fazer upload e recuperar arquivos
• criar embeddings ou reclassificar documentos
• verificar e cancelar tarefas assíncronas suportadas

O cliente deve solicitar aprovação antes de uma chamada paga quando o preço ou a escolha do modelo ainda não tiverem sido confirmados.

Modelos de decisãoCopy Anchor Link

Use core ou full para chamar um modelo de decisão System One. Primeiro chame list_models com {"category":"decision"} e get_model com o ID do modelo selecionado. Mantenha o modelo de chat principal do agente configurado separadamente.

Para o Jev 1.13, chame a ferramenta com state e 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?"
      }
    }
  }
}

Verifique isError e, em seguida, leia structuredContent.answers e structuredContent.usage. Uma resposta Noul é um número de probabilidade, não um booleano. Preserve o ID da requisição de _meta quando disponível. A ferramenta retorna um resultado síncrono; ela não usa o fluxo de polling de tarefas assíncronas.

Com o timeout padrão de requisição do servidor de 120.000 ms, permita pelo menos 150.000 ms para a chamada de ferramenta do cliente. Se você alterar TOKENLAB_REQUEST_TIMEOUT_MS, mantenha o timeout do cliente maior. Um timeout deixa o resultado incerto; inspecione a requisição antes de reenviar uma chamada paga. Valide as decisões em relação aos seus próprios casos rotulados antes de usá-las para orientar ações.

Mídia assíncronaCopy Anchor Link

Ferramentas de vídeo, música e 3D retornam uma tarefa em vez de um arquivo finalizado. Ferramentas de imagem podem retornar um resultado concluído ou uma tarefa, dependendo do modelo.

Quando um resultado incluir um delivery assíncrono, chame get_task_status com o ID da tarefa até que o status seja complete ou failed. Não crie uma segunda tarefa apenas porque uma verificação de status atingiu o timeout.

Configurações opcionaisCopy Anchor Link

Use os padrões, a menos que seu cliente ou implantação tenha um requisito específico.

Solução de problemasCopy Anchor Link

Explorador de modelos hospedadoCopy Anchor Link

Clientes que suportam Streamable HTTP podem usar o explorador de modelos público em:

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

Use o servidor npm local para chamadas de API pagas, uploads de arquivos locais ou para os perfis core e full.

LinksCopy Anchor Link

• Página do TokenLab MCP
• Repositório no GitHub
• Skill da API do TokenLab
• Catálogo de modelos
• Início rápido da API

Configure notificações de tarefas com a API de gerenciamento de Webhooks, autenticada com um Management Token mt-…. O MCP full usa TOKENLAB_MANAGEMENT_TOKEN. Interrompa o polling em tarefas em estado terminal e em erros 401/403/404 ou não passíveis de nova tentativa.