routing-services-courier
Pay-per-call ($0.01 USDC) model-routing for AI coding agents: which LLM to call, cost vs. quality.
使うべきか
品質と安全性
A
ツール定義とプロトコルへの準拠に関する自動分析に基づいています。
コンテキストコスト
~151トークン数（ツール定義）
~1.4 KB一般的なレスポンスサイズ
注意への影響は最小限（128k コンテキストの 0.12%）
これは、サーバーのツールがモデルのコンテキストに読み込まれるたびに消費されるおおよそのトークン数です。数が多いほど、ほかのタスクに使える注意が減ります。
インストール
ワンクリックインストール
これを `claude_desktop_config.json` ファイルに追加してください:
{
"mcpServers": {
"routing-services-courier": {
"url": "https://routing-courier-mcp-production.up.railway.app/mcp"
}
}
}リモートエンドポイント
https://routing-courier-mcp-production.up.railway.app/mcpstreamable-httpできること
ツール一覧
ツール（1）
🟢 読み取り専用🟡 書き込み🔴 削除⚪ 不明
⚪recommend_model_for_task(task_description, required_context_tokens, require_tool_calling)
Recommend which LLM to call for one specific task, balancing cost against a validated quality benchmark. Requires x402 payment ($0.01 USDC on Base).
入力スキーマ
{
"type": "object",
"properties": {
"task_description": {
"title": "Task Description",
"type": "string"
},
"required_context_tokens": {
"anyOf": [
{
"type": "integer"
},
{
"type": "null"
}
],
"default": null,
"title": "Required Context Tokens"
},
"require_tool_calling": {
"default": false,
"title": "Require Tool Calling",
"type": "boolean"
}
},
"required": [
"task_description"
],
"title": "recommend_model_for_taskArguments"
}出力スキーマ
{
"type": "object",
"additionalProperties": true,
"title": "recommend_model_for_taskDictOutput"
}コミュニティ
エビデンス
最近の観測
検証済みバージョンは記録されていませんツール 1 件
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