REA
Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.
Autonomous log surgery & secret redaction MCP server for AI coding agents.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Pasó 3/3 revisiones · Funciona en tu computadora
Primero: ¿qué IA usas?
Elige tu app y los pasos aparecen abajo.
Claude todavía no puede conectar Tokenectomy Razor
El autor aún no ha puesto cómo instalarlo en el registro MCP
ChatGPT todavía no puede conectar Tokenectomy Razor
El autor aún no ha puesto cómo instalarlo en el registro MCP
B · Otros en Herramientas para desarrolladores que funcionan con ChatGPT
Elegidos entre los más usados de la misma categoría, solo los que se conectan con una dirección y sin clave
Claude Code todavía no puede conectar Tokenectomy Razor
El autor aún no ha puesto cómo instalarlo en el registro MCP
Cursor todavía no puede conectar Tokenectomy Razor
El autor aún no ha puesto cómo instalarlo en el registro MCP
VS Code todavía no puede conectar Tokenectomy Razor
El autor aún no ha puesto cómo instalarlo en el registro MCP
Otras apps que usan MCP, como Windsurf, Zed o Gemini CLI, añaden servidores de forma distinta. Míralo en la lista de apps
Ver todas las apps que usan MCP →
La configuración JSON está en “Para desarrolladores”, abajo
Según cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.
Se ejecutan en tu computadora en
GooseLM StudioMsty StudioCherry StudioVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 13 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Tokenectomy-Labs, dueña del repo
Último cambio de código: hace 7 días
Usa MIT
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Pregunta, comparte un consejo o avisa de que no funciona. Ordenado por lo que la gente marcó como útil.
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Lo publicado aquí lo escriben usuarios, no el equipo de PopNx.
Aún no hay reseñas
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez hace 7 días, y la última versión (1.1.1) llegó al registro hace 2 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Rust en tu computadora.
En la misma categoría: REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent
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Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Tokenectomy Razor
Fix Claude Code & Cursor Rate Limits: Zero-Latency Local AI Gateway & Context-Surgery MCP Server in Rust Stop burning 20,000 tokens on node_modules stack traces. Tokenectomy Razor is a sub-millisecond local AI Gateway reverse proxy (127.0.0.1:8080) & companion MCP server written in safe Rust. Excises 41.7%–99.7% framework noise from terminal error logs, redacts leaked DB credentials/JWTs, and caches prompts for free.
Quick Start (10s) • Architecture • The Problem • Before & After • Live Interactive Demo • Benchmarks
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Autonomous Agents │ │ Claude Code • Cursor • Antigravity • Cline • Windsurf │ └───────────────────────────┬────────────────────────────┘ │ ▼ (HTTP / SSE Outbound Prompts) ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ⚡ TOKENECTOMY AI GATEWAY (127.0.0.1:8080) │ │ │ │ ┌─────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Zero-Cost Prompt │ │ Zero-Leak Credential │ │ Polyglot Trace Surgery │ │ │ │ Cache │ │ Redaction │ │ (9 Languages) │ │ │ │ <1ms Hit • 100% Free │ │ API Keys • JWTs • DB URIs│ │ node_modules • site-packages • .cargo │ │ │ └───────────┬─────────────┘ └─────────────┬─────────────┘ └──────────────────────┬───────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ │ └───────────────────────────────┼────────────────────────────────────────┘ │ │ ▼ │ │ Smart Upstream Auto-Router │ │ (Anthropic • OpenAI • Groq • Ollama Local) │ └──────────────────────────────────────────────┬───────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌────────────────────────────────┼────────────────────────────────┐ ▼ ▼ ▼ api.anthropic.com api.openai.com localhost:11434 (Claude 3.5 / 3.7 Sonnet) (GPT-4o / o1 / o3-mini) (DeepSeek / Llama)
wrap)Run any coding agent or test suite directly behind Tokenectomy's privacy & caching gateway with zero manual environment variable setup:
# Wrap Claude Code CLI
razor wrap -- claude
razor wrap -- aider --model deepseek/deepseek-chat
razor wrap npm test
npx -y tokenectomy-razor --proxy
💡 Smart Multi-Provider Auto-Routing & Universal LLM Transpiler ON by default! Tokenectomy automatically analyzes request paths and headers. Need to run Claude Code against DeepSeek or Ollama? Tokenectomy transparently transpiles Anthropic
/v1/messagesformat into OpenAI/v1/chat/completionson-the-fly and vice-versa.
Point your coding agent or CLI to the local gateway on 127.0.0.1:8080:
| Agent / Environment | Setup Command or Configuration | Auto-Routed Upstream |
|---|---|---|
| Claude Code | export ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080" | https://api.anthropic.com |
| Cursor | Models > OpenAI Base URL: http://127.0.0.1:8080/v1 | https://api.openai.com |
| Google Antigravity / Gemini | export OPENAI_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080/v1" | https://api.openai.com |
| Cline / Roo Code | Provider: OpenAI Compatible • Base URL: http://127.0.0.1:8080/v1 | https://api.openai.com |
| Ollama / Local LLMs | Base URL: http://127.0.0.1:8080 | http://localhost:11434 |
Open `http://127.0.0.1:8080/dashboard` in your browser to observe live token reductions, prompt cache hits, dollar savings, and redacted credentials in real time.
For agents calling deep diagnostic tools (get_error_context, analyze_code, apply_code_patch):
claude mcp add tokenectomy npx -y tokenectomy-razor --mcp
agy mcp add tokenectomy-razor -- npx -y tokenectomy-razor --mcp
.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "tokenectomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"] } } }
claude_desktop_config.json){
"mcpServers": { "tokenectomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"] } } }
npm test 2>&1 | npx tokenectomy-razor
When your app crashes during development (Next.js, Express, FastAPI, Tokio), the runtime dumps hundreds of lines of third-party plumbing from node_modules or site-packages.
When you paste that raw crash dump into Cursor or Claude:
node_modules/express/lib/router/layer.js or starlette/routing.py) and tries to edit library files instead of your actual application code.Raw Terminal Crash (45,820 tokens + Leaked Secrets)
│ ▼ <0.2ms Local Rust DFA Engine [Redact Passwords & Keys] ──► [Strip Third-Party Framework Frames] ──► [Isolate Root Cause] │ ▼ Clean Context (118 tokens • Zero Secrets • Sub-millisecond)
TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'token')
at loadComponents (/app/node_modules/next/dist/server/load-components.js:14:2) at renderToHTML (/app/node_modules/next/dist/server/render.js:50:5) at nextServer (/app/node_modules/next/dist/server/next-server.js:80:12) at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:95:5) at runMicrotasks (node:internal/process/task_queues:120:3) at checkoutHandler (/app/pages/api/checkout.ts:42:15) Database connection failed: postgresql://admin:super_secret_password@db.prod.internal:5432/primary API key leaked: [PopNx MCP ตัดค่าที่หน้าตาเหมือนกุญแจออก]
> **What Claude does:** Analyzes `load-components.js` and `next-server.js`, speculates on Webpack / Next.js internals, and leaks connection credentials to remote inference logs.
// [Tokenectomy Surgery: 5 internal framework frames pruned (83.3%)]
// Source: /app/pages/api/checkout.ts:42:15 42 | const sessionToken = req.headers.authorization.token; | ^ TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'token') 🛡️ [CONNECTION_STRING_REDACTED] 🛡️ [ANTHROPIC_KEY_REDACTED]
> **What Claude does:** Instantly identifies that line 42 in `checkout.ts` attempted to access `.token` on undefined headers. Suggests optional chaining `req.headers.authorization?.token` immediately. Credentials redacted before transmission.
All performance claims are hardware-grounded and independently reproducible on physical hardware (measured on 10-Core Intel Core i5-1235U @ 15W running Arch Linux, Kernel 6.13):
Hardware Dependency Notice: Performance is hardware-dependent; reported throughput represents measured results on the specified test hardware (10-Core Intel Core i5-1235U @ 15W TDP). Throughput scales with higher TDP desktop/server CPUs and faster memory buses. Developers are encouraged to independently audit performance using the reproduction command below.
📋 Click to expand full raw benchmark terminal log ($ cargo test --release)
$ cargo test --release --test stress_benchmark -- --nocapture
===================================================================================== 🧪 TOKENECTOMY OSS VERIFIABLE HEAVY STRESS BENCHMARK (100% REPRODUCIBLE IN OSS) Hardware: 10-Core / 12-Thread Intel Core i5-1235U | OS: Arch Linux | Kernel Telemetry Active Initial Baseline Process Memory (VmRSS): 3.45 MB =====================================================================================
🔥 [TEST 1/3] QUARTER-MILLION LINES LOG REDACTION TORTURE (250,0