Fractal Manifold ha presentado el Token Monitor, una pantalla de escritorio basada en ESP32-S3 de 4 pulgadas para monitorizar en tiempo real el uso de asistentes de código con IA.
El dispositivo incorpora una pantalla táctil IPS de 4 pulgadas y 480×480 con táctil capacitivo de 5 puntos, conectividad inalámbrica Wi-Fi 4 y Bluetooth LE 5, alimentación por USB-C, soporte opcional de batería de iones de litio de una celda mediante un PMIC AXP2101 y dos botones laterales para las funciones de encendido y arranque. Muestra información de uso como el consumo de cuota, los límites de sesión, el recuento de tokens, los temporizadores de reinicio y los costes estimados de tokens. Un servicio broker local obtiene los datos de uso y los transfiere al dispositivo a través de una conexión segura, manteniendo las credenciales en la máquina del usuario.
Especificaciones del Token Monitor:
- SoC – Espressif Systems ESP32-S3
- CPU: doble núcleo Tensilica LX7 a hasta 240 MHz con extensión vectorial para cargas de trabajo de IA/ML
- RAM: 512 KB de SRAM; 8 MB de PSRAM
- Inalámbrico: Wi-Fi 4 y Bluetooth LE 5
- Almacenamiento: 16 MB de flash
- Pantalla: táctil capacitiva de 4 pulgadas y 480×480 con controlador ST7701 y controlador táctil GT911
- USB: puerto USB Type-C para alimentación
- Alimentación
- 5 V a través del puerto USB Type-C
- Batería interna de iones de litio 1S (cubre más de 5 horas de tiempo de sesión)
- PMIC AXP2101
- Dimensiones: huella de 86 × 86 mm
- Carcasa: envolvente de ABS mate impresa en 3D; incluye una base de escritorio dedicada
El dispositivo se conecta a un broker local de código abierto con licencia Apache-2.0 (tokenmonitor-mcp) que se ejecuta en un PC con Mac o Linux, analiza los registros de la CLI y obtiene las cuotas de uso directamente de las API de los proveedores. El broker también requiere un entorno de ejecución local con Node.js (≥20), Python 3.11+ (mediante uv, pip o venv) o Go (≥1.25). Escucha las consultas de sondeo por LAN en el puerto 8765 mediante peticiones firmadas con HMAC y protegidas contra reproducción, por lo que no se transmite externamente ninguna telemetría ni código sin procesar. La plataforma es compatible de serie con Claude Code, Codex CLI y Antigravity CLI.
Otra función de software es la integración con el Model Context Protocol (MCP). El broker local actúa como servidor MCP y expone 17 herramientas de gestión de hardware a asistentes de IA como Claude Code y Codex. Esto permite aprovisionar el ESP32-S3 mediante mDNS o serie USB-CDC, mostrar los registros de diagnóstico de ESP-IDF, actualizar las credenciales de Wi-Fi e instalar actualizaciones de firmware OTA firmadas con Ed25519 directamente desde la CLI de IA. Hay más información sobre el broker disponible en el repositorio de GitHub del proyecto.
El firmware está basado en LVGL. También admite temas claro y oscuro sincronizados con la salida y puesta de sol locales mediante Open-Meteo. También hay un panel personalizable que puede mostrar datos JSON definidos por el usuario procedentes del broker local como gráficos de líneas, gráficos circulares, tablas y texto para monitorizar métricas adicionales más allá del uso de IA.
El Token Monitor se suma a una larga lista de pantallas inteligentes basadas en ESP32 para la monitorización y el control de asistentes de código con IA, como el Claude Desktop Buddy, Clawdmeter, el teclado CtrlVibe AI Console con pantalla integrada, la pantalla E-Ink ZecTrix Note 4 (cuando se usa con el firmware vibecoding-voice/vibecoding-plus), entre otros.
El Token Monitor de escritorio basado en ESP32-S3 ya está disponible en Kickstarter con un objetivo de financiación de 25.000 €. La recompensa Super Early Bird tiene un precio de 99 € (unos 115 $) por un Token Monitor blanco, mientras que el nivel estándar Early Bird cuesta 120 €. En el momento de redactar este artículo, solo veo envíos disponibles actualmente para EE. UU., Canadá, la UE y el Reino Unido, y se espera que las primeras unidades se envíen en noviembre de 2026.
Traducido del artículo en inglés «Token Monitor – An ESP32-S3 desktop display that tracks AI coding assistant usage (Crowdfunding)» de Debashis Das.
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