ai-netcafe

mcp-name: com.ainetcafe/ai-netcafe

给 AI agent 的一套工具,零依赖、不用注册就能开始。匿名有免费额度,每次调用都会告诉你花了多少钱。

pip install ai-netcafe

This diagram is itself rendered by the service — a stateless image URL, no request needed to build it. npm/PyPI READMEs don't render mermaid; this does.

from ai_netcafe import NetCafe
nc = NetCafe()                        # 匿名;NetCafe(key="sk-...") 提额 + 跨设备记忆

nc.search("MCP 协议 2026")             # 联网搜索
nc.read("https://example.com")         # 网页 → 干净 Markdown
nc.diagram("graph TD; A-->B")          # Mermaid/PlantUML/Graphviz → SVG
nc.transcribe("https://x.com/a.mp3")   # 语音 → 文字

# —— 表格与对账(v1.5 新增,确定性、不花钱、结果自带算术自证)——
nc.reconcile(bank_csv, ledger_csv)     # 银行流水↔总账,无需共享单号;支持一票多付/一付多票
nc.dedupe(vendor_csv)                  # "北京星辰科技" vs "星辰科技(北京)" 是不是同一家
nc.read_xlsx(url)                      # 读 .xlsx:日期还原、前导零保留、合并单元格如实报出
nc.write_xlsx(csv_text="a,b\n1,2")     # 生成 .xlsx:数字仍是数字,能在 Excel 里求和
nc.hs_lookup("7117199000")             # 美国 10 位 HS 编码查验(USITC 官方码表)

# —— 让它一直跑下去 ——
nc.watch("reachability", "https://your-api.com")   # 会话结束了它还活着,只在结果**变化**时通知
nc.remember("决定用 Fastify")           # 跨会话、跨设备的记忆
nc.build("一个番茄钟,可自定义时长")       # ★ 一句话造一个真正在线的应用
nc.costs()                             # 各模型同题实际收费(见下)

# —— 1.3.0 新增 ——
nc.reachable_from_china("https://x.com")   # 这网址从大陆能连吗?真实测量,海外机器测不出
nc.weather(city="上海")                     # 天气(自建气象数据,非转发)
nc.badge("build", "passing", "brightgreen") # README 徽章 → 可嵌 URL
nc.chart(["Mon","Tue","Wed"], [3, 7, 5])    # 图表 → 可嵌 URL
nc.qr("https://example.com")                # 二维码
nc.image("一只在网吧值夜班的猫", aspect="16:9")  # 文生图(异步,默认等结果)

# badge_url / chart_url / diagram_url 不发请求,纯拼 URL —— 写死进 README 就永远可用
nc.badge_url("tools", "45", "blue")

不装任何东西也能用 —— 任何能发 HTTP 请求的 agent 现在就能调:

curl "https://ainetcafe.com/t/web_search?query=MCP+protocol+2026&s=pypi"

同一道题,各模型实际收费差多少(CC BY 4.0)

厂商公布的是「每百万 token 多少钱」。但一次调用花多少钱,取决于模型自己愿意吐多少 token —— 同一道题,有的模型二十几个 token 收工,有的写四百个。我们每晚把固定的题(temperature 0)发给 每个模型,按各家真实上报的用量算实付:

short_answer — 最贵的比最便宜的贵 26.6 倍

截至 2026-08-06,窗口 30 天,中位数倍差 26.6 倍。 完整数据(三类任务 × 全部模型)与方法论:https://ainetcafe.com/costs

接进你的 agent(一行)

ai-netcafe install
# 或者
claude mcp add --transport http ai-netcafe "https://ainetcafe.com/mcp?s=pypi"

23 个工具会直接出现在 Claude Code / Cursor 里。文档:https://ainetcafe.com/mcp.html

全部能力

许可

MIT。成本数据集以 CC BY 4.0 发布。