Tokenectomy Razor
What it does
Autonomous log surgery & secret redaction MCP server for AI coding agents.
- Connects パソコンで動く
- Account or key No key needed
- Category 開発者ツール
インストール
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude はまだ Tokenectomy Razor につなげません
提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません
ChatGPT はまだ Tokenectomy Razor につなげません
提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません
代わりにできること
B · 開発者ツール の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
- Sentry✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
- GitDiagram✓ ChatGPT
Claude Code はまだ Tokenectomy Razor につなげません
提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません
Cursor はまだ Tokenectomy Razor につなげません
提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません
VS Code はまだ Tokenectomy Razor につなげません
提供元はまだ MCP Registry にインストール方法を載せていません
ひと目でわかる
使えるアプリ
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
GooseLM StudioMsty StudioCherry StudioVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
できること
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
基本チェックi
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月13日にチェック
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Tokenectomy-Labs で確認済みです
- ✓ 合格
今もメンテナンスされている
コードの最終更新:7 日前
- ✓ 合格
ライセンスがある
MITを使用
- – 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
話し合い
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
ユーザーレビュー
まだレビューはありません
開発者ツールのほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの5829件のうち87%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5829件のうち33%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5829件のうち100%と同じかそれ以上
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
よくある質問
Tokenectomy Razorは安全ですか?
当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
どんなキーやコードが必要ですか?
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
パソコンで動きますか、それともクラウドですか?
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
今もメンテナンスされていますか?
GitHubリポジトリの最終更新は7 日前、最新バージョン(1.1.1)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
どのアプリで使えますか?
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにRustも必要です。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent
同じカテゴリのほかの候補
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Serena MCP: the IDE for your agent
A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.
作者のREADME
READMEを開く
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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)
⚡ Quick Start (10s)
0. Zero-Config One-Liner Wrapper (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
Wrap Aider with DeepSeek or Ollama (Auto-Transpiled on the fly!)
razor wrap -- aider --model deepseek/deepseek-chat
Wrap test runs to scrub logs and prevent accidental credential leakage
razor wrap npm test
1. Launch the Standalone AI Gateway (Manual Mode)
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.
2. Connect Your Favorite Agent
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 |
3. Real-Time FinOps & Security Dashboard
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.
4. Companion MCP Server Setup (Sub-Cortex)
For agents calling deep diagnostic tools (get_error_context, analyze_code, apply_code_patch):
Claude Code CLI
claude mcp add tokenectomy npx -y tokenectomy-razor --mcp
Google Antigravity / Gemini CLI
agy mcp add tokenectomy-razor -- npx -y tokenectomy-razor --mcp
Cursor Composer (.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": { "tokenectomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"] } } }
Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": { "tokenectomy": { "command": "npx", "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"] } } }
5. Terminal Piping & CLI Scrubbing
npm test 2>&1 | npx tokenectomy-razor
🛑 The Problem: Why Your AI Hits Rate Limits & Hallucinates
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:
- Eats Your 5-Hour Rate Limit: A single Express/Prisma error can dump 5,000 to 45,000 tokens of third-party library code you never wrote. A few crash loops easily burn your session limit.
- Triggers AI Hallucinations: Claude gets lost in framework internals (
node_modules/express/lib/router/layer.jsorstarlette/routing.py) and tries to edit library files instead of your actual application code. - Leaks Secrets & Credentials: Connection strings with raw database passwords, JWT bearer tokens, and cloud keys embedded in error traces get forwarded to external model servers.
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)
🔍 Before & After Comparison
❌ Without Tokenectomy: AI Hallucinates & Burns Context
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.
✅ With Tokenectomy: Clean Context & Instant Fix
// [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.
🔬 Verifiable Benchmarks
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