Toolroute
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Route AI agent tasks to the best MCP server and LLM, scored on 132+ real benchmark executions.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiInicial↓ 3,6 mil/sem · ★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Búsqueda y memoria de IA
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- npmNode.js instalado (para el comando npx)
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"toolroute": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@toolroute/sdk"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add toolroute -- npx -y @toolroute/sdkO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"toolroute": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@toolroute/sdk"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"toolroute": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@toolroute/sdk"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 10 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub grossiweb, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi
- Más estrellas que el 0% de los otros 5862 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 7% de los otros 5862 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5862 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Toolroute?
Superó 1 de 1 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.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
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).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.2.2) llegó al registro hace 8 meses.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
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
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 del creador
Abrir el README
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.
ToolRoute
Routing layer for AI agents. One call returns the best MCP server and LLM for any task — scored on 132 real benchmark executions.
Quick start
Add to any MCP client (Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline):
{"mcpServers": { "toolroute": { "url": "https://toolroute.io/api/mcp" } } }
Or via HTTP:
curl -X POST https://toolroute.io/api/route \-H "Content-Type: application/json" \ -d '{"task": "search the web for recent AI papers"}'
{"approach": "mcp_server", "recommended_skill": "exa-mcp-server", "recommended_skill_name": "Exa MCP Server", "recommended_model": { "slug": "claude-haiku-4-5-20251001", "display_name": "Claude Haiku 4.5", "provider": "anthropic", "tier": "cheap_chat", "provider_model_id": "anthropic/claude-haiku-4-5-20251001", "input_cost_per_mtok": 1.00, "output_cost_per_mtok": 5.00 }, "confidence": 0.91, "alternatives": ["brave-search-mcp", "tavily-mcp"], "fallback": "brave-search-mcp" }
recommended_modelis always an object, not a bare string — the innerslugis the canonical model identifier.
How it works
Every task falls into one of three approaches:
| Approach | When | Returns |
|---|---|---|
direct_llm | Task needs only an LLM (code, writing, analysis) | Best model + cost estimate |
mcp_server | Task needs an external tool (search, email, calendar) | Best tool + best model |
multi_tool | Compound task ("send Slack AND update Jira AND email") | Ordered orchestration chain |
Routing uses an LLM classifier (~$0.00001/call) for task understanding, then ranks candidates on a 5-dimension score:
Value Score = 0.35 × Output Quality- 0.25 × Reliability
- 0.15 × Efficiency
- 0.15 × Cost
- 0.10 × Trust
Every reported outcome updates the scores. The routing gets more accurate as more agents use it.
Benchmark results
132 blind A/B executions across code, writing, analysis, structured output, and translation.
| ToolRoute | Fixed GPT-4o | |
|---|---|---|
| Quality wins | 6 | 0 |
| Ties | 9 | 9 |
| Losses | 0 | — |
| Avg cost | $0.001–0.01 | $0.03–0.10 |
API
| Endpoint | Method | Description |
|---|---|---|
/api/route | POST | Route a task to best MCP server + LLM (unified) |
/api/route/model | POST | Route to best LLM model only (no MCP server) |
/api/mcp | POST (JSON-RPC) | MCP server — 16 tools |
/api/mcp | GET (SSE) | SSE transport for MCP clients |
/api/report | POST | Report MCP server outcome (lightweight) |
/api/contributions | POST | Advanced MCP skill telemetry (requires skill_id or skill_slug in payload) |
/api/report/model | POST | Report LLM model outcome — use this for model telemetry, not /api/contributions |
/api/verify/model | POST | Verify model output quality |
/api/skills | GET | Search MCP server catalog |
/api/agents/register | POST | Register agent identity |
/api/agents/preferences | POST | Set routing preferences (Strategy D Phase 2 — allow_china, regulated_industries) |
/api/health | GET | Service health check (DB + uptime) |
/api/metrics | GET | Public aggregate platform metrics (no auth) |
Full reference at toolroute.io/api-docs
SDK
npm install @toolroute/sdkimport { ToolRoute } from '@toolroute/sdk'const tr = new ToolRoute() const rec = await tr.route({ task: 'parse this CSV and summarize it' }) // execute with rec.recommended_model ... await tr.report({ skill: rec.recommended_skill, outcome: 'success', latency_ms: 1400 })
Self-hosting
git clone https://github.com/grossiweb/ToolRoute.gitcd ToolRoute cp .env.local.example .env.local npm install npm run dev
Requires: NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL, NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY, SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY
How routing works
ToolRoute classifies each task using an LLM classifier (Gemini Flash Lite, ~$0.00001/call) with a keyword fallback. The resulting tier maps to a specific model via src/lib/routing/tiers.ts. Live pricing and capability data come from the models table. See docs/architecture.md for the full picture.
Stack
Next.js 14 (App Router) · Supabase (Postgres) · Vercel
License
MIT