MCP MeasureMCP Measure

索引已觀測

routing-services-courier

Pay-per-call ($0.01 USDC) model-routing for AI coding agents: which LLM to call, cost vs. quality.

我該用這個嗎

品質與安全性

A
說明品質
100%
結構描述完整度
73%
命名品質
80%
汙染風險
100%
權限相符程度
100%
協定合規性
100%

根據工具定義與協定合規性的自動化分析。

上下文成本

~151Token（工具定義）
~1.4 KB典型回應大小
極小的注意力影響（128k 上下文的 0.12%）

這是每次將伺服器的工具載入模型上下文時所消耗的約略 token 數量。數量越高，可用於其他工作的注意力就越少。

安裝

一鍵安裝

將以下內容加入你的 `claude_desktop_config.json` 檔案：

{
  "mcpServers": {
    "routing-services-courier": {
      "url": "https://routing-courier-mcp-production.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

遠端端點

https://routing-courier-mcp-production.up.railway.app/mcpstreamable-http

它能做什麼

工具清單

工具（1）

🟢 唯讀🟡 寫入🔴 刪除⚪ 未知
⚪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).

輸入結構描述

{
  "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"
}

輸出結構描述

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": true,
  "title": "recommend_model_for_taskDictOutput"
}

社群

為此伺服器評分

證據

近期觀測

已驗證未記錄版本1 個工具
已驗證未記錄版本1 個工具