MCP Thinkgate
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Auto-classifies prompt complexity and routes to the right Claude thinking mode. No API key needed.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiGanz neu↓ 38/Wo. · ★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
- Das musst du eintragen: ANTHROPIC_API_KEY
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Das trägst du selbst ein:
ANTHROPIC_API_KEY
Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
- npmNode.js installiert (für den Befehl npx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"thinkgate": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-thinkgate"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add thinkgate --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value -- npx -y mcp-thinkgateTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"thinkgate": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-thinkgate"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"thinkgate": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-thinkgate"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Werte, die du selbst einträgst
- Optional. Enables AI-powered classification via Haiku (more accurate). Falls back to rule-based classification if not provided. Get a key at https://console.anthropic.com
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 10. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto tjp2021 bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 5842 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 3 % der anderen 5842 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5842 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist MCP Thinkgate sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Das musst du eintragen: ANTHROPIC_API_KEY
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 9 Monaten in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
ThinkGate
Automatic reasoning mode selection for Claude agents.
The problem
You built an AI agent. It handles everything — status checks, quick lookups, complex architecture questions, deep debugging sessions. But under the hood it runs every single message through the same model with the same thinking settings.
That means you're burning extended thinking tokens on "what time is it in Tokyo?" and getting shallow answers on "help me design the entire auth system."
You could manually tag requests — ULTRATHINK: before the hard ones. But you forget. Your users definitely won't do it. And if you're building agents for other people, you can't train every end user to manage thinking modes.
ThinkGate fixes this at the infrastructure layer. It sits between the incoming message and your model call, classifies the complexity in ~200ms, and returns exactly which model and thinking depth to use. Automatically. Every time.
Who this is for
- Agent builders running Claude on a mix of simple and complex tasks who are tired of one-size-fits-all model settings
- Teams running 24/7 agents (WhatsApp bots, Slack assistants, Telegram agents) where message complexity varies wildly and cost/latency actually matters
- Anyone who's ever typed `ULTRATHINK` manually and thought: this should just happen on its own
How it works
Incoming message
↓ Haiku call (~200ms, ~$0.0001) "How complex is this?" ↓ fast → no extended thinking think → medium effort ultrathink → max effort ↓ Claude runs with the right settings
A cheap, fast Haiku call reads your prompt and decides which tier it needs. Then your main Claude call runs with the right effort level. You pay almost nothing for the classification, and save real money (and latency) on the 60%+ of messages that don't need extended reasoning.
The classifier is the IP here — not which model runs it. Three tiers. A system prompt trained on the boundary between "this needs thinking" and "this doesn't." Works out of the box.
Tiers
| Tier | Claude effort | When |
|---|---|---|
fast | none | Factual, conversational, simple edits |
think | medium | Architecture, debugging, multi-step analysis |
ultrathink | max / high | System design, proofs, open-ended complexity |
Profiles (model mapping)
Set THINKGATE_PROFILE or pass { profile } to classifyPrompt:
| Profile | fast | think | ultrathink |
|---|---|---|---|
claude (default) | claude-haiku-4-5-... | claude-sonnet-4-6 | claude-opus-4-6 |
openrouter-cost | google/gemini-2.5-flash | anthropic/claude-sonnet-4.5 | anthropic/claude-opus-4.6 |
openrouter-balanced | anthropic/claude-haiku-4.5 | anthropic/claude-sonnet-4.5 | anthropic/claude-opus-4.6 |
Per-tier overrides: THINKGATE_FAST_MODEL, THINKGATE_THINK_MODEL, THINKGATE_ULTRA_MODEL.
Cost note: the MCP tool is advisory. Hosts must actually switch models. Pi does this via ~/.pi/agent/extensions/thinkgate-router.ts + thinkgate.json.
Rule mode (no API key) is free and preferred for auto-routing. Long checklist pastes no longer auto-upgrade to THINK.
Use as an MCP tool (Claude Desktop / Claude Code)
Add to ~/.claude/settings.json (Claude Code) or ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (Claude Desktop):
{
"mcpServers": { "thinkgate": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-thinkgate"], "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }
Restart Claude. Now you can ask it to classify before it answers:
"Before responding, classify the complexity of this task: design a rate limiter for a public API"
Tier: think
Effort: medium Suggested model: claude-sonnet-4-6 Confidence: 92% Why: Requires structured design reasoning and trade-off analysis, but has well-defined scope.
Use as a library (agent frameworks)
Install:
npm install mcp-thinkgate
Import and use:
import { classifyPrompt, setLogLevel } from 'mcp-thinkgate';
// Optional: silence logs (default level is 'info', writes to stderr) setLogLevel('error');
const result = await classifyPrompt(userMessage, process.env.ANTHROPIC_API_KEY!);
// result.tier → 'fast' | 'think' | 'ultrathink' // result.effort → 'none' | 'medium' | 'max' // result.confidence → 0.0 - 1.0 // result.reasoning → one sentence explanation
// Works without an API key too (rule-based fallback): const quickResult = await classifyPrompt(userMessage);
Reference implementation: TinyClaw
TinyClaw is an open-source multi-agent framework for Claude. ThinkGate is wired into its invokeAgent() function — every message is automatically classified before the Claude CLI runs, and --effort is set accordingly.
Three lines added. Zero config required. Every agent in every team automatically gets the right thinking depth.
See the integration at src/lib/invoke.ts.
Requirements
- Node.js 20+
- Anthropic API key (optional — falls back to rule-based classification)
Local development
git clone https://github.com/tjp2021/mcp-thinkgate
cd mcp-thinkgate npm install npm test npm run build
Contributing
See CONTRIBUTING.md for dev setup, commands, and PR process.
Security
See SECURITY.md for vulnerability reporting.
License
MIT — see LICENSE