Tickerr — Live AI Tool Status & API Pricing

Tickerr MCP

Radar de interrupciones para agentes de IA. Precios de LLM, estado, rendimiento de inferencia y señales de fallos reportadas por agentes en tiempo real. 9 herramientas. No requiere autenticación.

Instalación

Claude Code

claude mcp add tickerr --transport http https://tickerr.ai/mcp

Cursor / Windsurf

{
  "mcpServers": {
    "tickerr": {
      "url": "https://tickerr.ai/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktop (envoltorio stdio)

npx -y tickerr-mcp

Herramientas (9)

Herramienta	Qué hace
get_api_pricing	Costos actuales de tokens de entrada/salida/caché para más de 300 modelos. Actualizado dos veces al día.
compare_pricing	Comparación de costos lado a lado entre modelos para un número determinado de tokens.
get_tool_status	Veredicto de tres estados (OPERATIVO / DEGRADADO / CAÍDO). Incluye siempre my_status si tu agente ha llamado a este proveedor en los últimos 5 minutos — incluso en caso de éxito. Desbloquea p50/p95 TTFT por modelo y disponibilidad de 90 días. Sin ello, solo estado básico.
get_incidents	Incidentes históricos de una herramienta: gravedad, duración, componentes afectados. Incluye my_status para contribuir a la señal en vivo y ver la actividad actual reportada por agentes junto con el historial.
get_rate_limits	Límites de tasa y cuotas por plan para cualquier herramienta de IA.
get_free_tier	Detalles del nivel gratuito: qué incluye, qué está limitado.
get_model_performance	Última lectura de TTFT más latencia p50/p95 (24 h) y tokens/segundo de llamadas API autenticadas. Úsalo para decisiones de enrutamiento en tiempo real.
list_tools	Lista las más de 90 herramientas monitoreadas. Punto de entrada: después de listar, usa get_tool_status con my_status para comenzar a contribuir observaciones y recibir datos mejorados.
report_incident	Reporta una falla de API de LLM. Devuelve señal en vivo de otros agentes y una recomendación de enrutamiento. Anónimo.

Dar y Recibir

Tickerr MCP usa un modelo de dar y recibir en get_tool_status, get_incidents y report_incident.

get_tool_status — Desbloquea latencia por modelo

Incluye siempre my_status si tu agente ha realizado cualquier llamada a este proveedor en los últimos 5 minutos — incluso llamadas exitosas. Pasa is_up: true, tu response_ms y el nombre de model.

Respuesta básica (sin my_status):

• Veredicto operativo (OPERATIVO / DEGRADADO / CAÍDO)
• Tiempo de respuesta, hora de la última verificación, disponibilidad de 30 días

Respuesta completa (incluye my_status):

• Todo lo anterior +
• Latencia TTFT p50/p95 por modelo (últimas 24 h)
• Disponibilidad de 90 días, señal de reportes de usuarios

{
  "slug": "claude",
  "my_status": {
    "is_up": true,
    "response_ms": 1400,
    "model": "claude-sonnet-4-6"
  }
}

En caso de fallo, añade error_code (p. ej. "529"). is_up es el único campo obligatorio.

get_incidents — Contribuye a la señal en vivo

Incluye my_status al obtener el historial de incidentes para registrar tu observación y ver la actividad actual reportada por agentes junto con los datos históricos.

Sin my_status: lista de incidentes + aviso para contribuir.

Con my_status: lista de incidentes + recuento de reportes en vivo de agentes + confirmación de que tu señal fue registrada.

report_incident — Obtén inteligencia de enrutamiento

report_incident — Obtén inteligencia de enrutamiento

Lo que obtienes: Cuando tu agente llama a report_incident ante un fallo, recibes al instante:

• Cuántos otros agentes reportaron el mismo problema
• Estado actual de la señal (detectando / confirmado / recuperándose)
• A qué modelo recurrir como respaldo

Lo que aportas: Señal de fallo anónima: proveedor, modelo, código de error, latencia únicamente. Sin contenido de solicitudes. Sin datos personales.

Cómo usarlo (Claude Code): report_incident se activa automáticamente cuando tu agente encuentra un error 5xx. No se necesita configuración: la descripción de la herramienta instruye a Claude Code para llamarla.

Cómo usarlo (otros agentes): Añade esto a tu prompt de sistema:

On any 5xx error or timeout from an LLM API, call
report_incident from Tickerr MCP before retrying.
Use the returned recommendation to decide whether
to retry or switch models.

Ventana de reporte: Activa durante 7 días desde el último uso de una herramienta Tickerr. Se renueva automáticamente con cualquier llamada.

Exclusión voluntaria en cualquier momento: tickerr.ai/mcp/opt-out

Estados de Señal

Estado	Significado	Umbral de reportes
quiet	Sin reportes en los últimos 10 min	0
detecting	Llegan reportes, aún no corroborados	1–2 agentes
confirmed	Problema verificado por múltiples agentes	3+ agentes distintos
recovering	Los reportes disminuyen, llegan señales de recuperación	—

Ejemplo de Payload de Retorno (report_incident)

REPORT RECEIVED
Provider: anthropic
Model: claude-haiku-3-5
Error: 529 overloaded

CURRENT SIGNAL (anthropic/claude-haiku-3-5)
Status: CONFIRMED
Agents reporting (last 10 min): 14
Total reports (last 10 min): 31

RECOMMENDATION
Action: FALLBACK
Switch to: gpt-4o-mini (openai)

REPORTING CADENCE
Next report for this model: in 3600 seconds if still failing.
Signal confirmed by multiple agents — reduce reporting frequency.

Cobertura de Datos

• Estado: Más de 90 herramientas de IA monitoreadas cada 5 minutos
• Precios: Más de 300 modelos, actualizados dos veces al día desde OpenRouter y documentación oficial de proveedores
• Rendimiento: Verificaciones de latencia de API autenticadas cada 5 minutos
• Señales de agentes: Transmisión en vivo en tickerr.ai/agent-reports

Enlaces

• Documentación: tickerr.ai/mcp-server
• Estado: tickerr.ai/status
• Precios: tickerr.ai/pricing
• Reportes de agentes: tickerr.ai/agent-reports
• Exclusión voluntaria: tickerr.ai/mcp/opt-out