令牌计数器小工具

一个用于ChatGPT的交互式小工具,用于计算令牌数量并估计不同AI模型的成本。

  • by Criszoraid
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 Criszoraid/token-counter-mcp

使用说明

令牌计数器MCP小部件

用于ChatGPT的交互式小部件,用于计算代币并估计不同AI模型的成本。

✨ 特点

  • ✅ 互动反应小部件 骗局 OpenAI应用SDK用户界面
  • ✅ MCP 服务器 在Python/Fastapi中,向ChatGPT公开工具
  • ✅ 动态更新 -当ChatGPT创建/完成任务时,该小部件会更新
  • ✅ 现代设计 使用Tailwind CSS 4和可访问的组件
  • ✅ 部署在渲染中 -准备在生产中使用
  • ✅ JSON-RPC 2.0 -标准MCP协议
  • ✅ 恢复HTML -嵌入式小部件 text/html+skybridge

🎯 它是如何工作的?

  1. 用户询问ChatGPT: “统计此提示符/文本的令牌”
  2. ChatGPT调用MCP服务器 usando JSON-RPC 2.0
  3. 服务器响应 使用小部件的结构化数据+HTML
  4. ChatGPT渲染 对话中直接反应的小部件
  5. 用户互动 控制小部件
  6. 小部件更新 动态地

🌐 Vivo演示

生产服务器: 🔗 https://token-counter-mcp.onrender.com

终点MCP: 🔗 https://token-counter-mcp.onrender.com/mcp/sse

测试小部件: 🔗 https://token-counter-mcp.onrender.com/widget

📋 要求

  • Node.js 18+ (下载)
  • Python 3.10+ (下载)
  • npm (包括node.js)
  • Git (可选,用于克隆存储库)

🛠️ 本地安装

1.克隆存储库

git clone https://github.com/Criszoraid/token-counter-mcp.git
cd token-counter-mcp

2.安装Node.js依赖项

cd web
npm install
cd ..

3.创建Python虚拟环境

macOS/Linux:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

窗户:

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

4.安装Python依赖项

pip install -r server/requirements.txt

🚀 地方发展

选项A:自动脚本(推荐)

macOS/Linux:

chmod +x start-dev.sh
./start-dev.sh

窗户:

.\start-dev.ps1

这将自动开始:

  • ✅ 静态资产服务器(端口4444)
  • ✅ Python/Fastapi MCP服务器(8000端口)

选项B:手动

1号航站楼(前端):

cd web
npm run dev -- --port 4444

终端2(后端):

# Asegúrate de tener el venv activado
uvicorn server.main:app --reload --port 8000