conductor
What it does
Verified tool calls for Claude Code: verify, retry and fallback over hermetic claude calls.
- 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 につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く
SettingsDeveloperEdit Config
この設定を貼り付けて保存
{ "mcpServers": { "conductor": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@fainir/conductor" ] } } }Claude を終了してもう一度開く
試してみる
conductor を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が conductor を使っていると言うか、回答に conductor のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ conductor につなげません
conductor はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
代わりにできること
A · conductor につなげるアプリを使う
- 先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
- 先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)
- 先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)
- 先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)
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 につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)
ターミナルを開く
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
このコマンドを貼り付けて Enter
claude mcp add --scope user conductor -- npx -y @fainir/conductorClaude Code で /mcp と入力
conductor が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
試してみる
conductor を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が conductor を使っていると言うか、回答に conductor のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)
Cursor の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
conductor を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が conductor を使っていると言うか、回答に conductor のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Node.js を入れてください(1 回だけ)
VS Code の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
conductor を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が conductor を使っていると言うか、回答に conductor のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定
パソコンにインストール
Claude Code
claude mcp add --scope user conductor -- npx -y @fainir/conductorClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"conductor": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fainir/conductor"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"conductor": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fainir/conductor"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"conductor": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@fainir/conductor"
]
}
}
}この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
ひと目でわかる
- 週あたりのダウンロードi
- 85/週
- 接続方法
- パソコンで動く
- 最新バージョンi
- 0.4.1
- レジストリ公開日i
- 2026年10月30日
- コードの最終更新i
- 2026年11月7日
- 作者
- fainir
- パッケージ
npm: @fainir/conductor- ウェブサイト
- github.com
- レジストリでの状態
- 有効
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
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex 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12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 fainir 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:5 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5802件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5802件のうち64%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5802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
conductor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5 日前、最新バージョン(0.4.1)がレジストリに届いたのは13 日前です。
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Node.jsも必要です。
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。
conductor
Verified tool calls for Claude Code: an MCP server (installable as a plugin) whose 23 tools check their own output in code before you get it.
A model asked to "extract the email" or "redact the phone numbers" is usually right, and nothing tells you when it isn't. conductor puts each job behind a contract: an input schema, an output schema and a mandatory verifier. Deterministic jobs (slugs, base64, URL extraction) run as plain code and never touch a model. Judgment jobs (summaries, PII redaction) run as hermetic claude -p calls, and an answer that fails its verifier is retried with the failure as feedback, handed to a fallback, or returned as a failure; it is never silently passed through.
The skeleton (validate -> execute -> verify -> retry -> fallback -> log) is real code that cannot be skipped; the model is quarantined to the judgment-shaped holes.
Quick start
You need Claude Code installed and logged in, and Node.js 20 or newer on your PATH (the plugin starts the server with node).
claude plugin marketplace add fainir/conductor
claude plugin install conductor@conductor
Restart Claude Code (or run /reload-plugins in a running session). Inside a session the same steps are /plugin marketplace add fainir/conductor and /plugin install conductor@conductor. Check that the server is up:
$ claude mcp list
plugin:conductor:conductor: node /Users/you/.claude/plugins/cache/conductor/conductor/0.4.1/dist/conductor-mcp.cjs - ✓ Connected
Then ask for the job in plain words, for example "redact the PII in this ticket with conductor". The tools show up as mcp__plugin_conductor_conductor__ .
Update with claude plugin marketplace update conductor && claude plugin update conductor@conductor, remove with claude plugin uninstall conductor@conductor.
Without the plugin system. dist/conductor-mcp.cjs is a committed, self-contained bundle, so a clone needs no install or build step:
git clone https://github.com/fainir/conductor
claude mcp add conductor -s user -- node "$PWD/conductor/dist/conductor-mcp.cjs"
Other MCP clients can run npx -y @fainir/conductor, which serves MCP over stdio. The unrelated conductor-mcp package on npm belongs to someone else.
Usage
Every tool returns the same envelope. Real output from the bundle for base64_encode with {"text": "hello"}:
{ "ok": true, "output": { "encoded": "aGVsbG8=" }, "via": "base64_encode", "attempts": 1, "verdict": { "ok": true, "score": 1 } }
via names the rung that produced the answer (the tool itself, a declared fallback, or freeform for plain Claude), and attempts counts tries on that rung. A failure sets ok: false and the tool result's isError, and the verdict says why, so the calling model can fix its call:
{ "ok": false, "via": "redact_pii", "attempts": 0,
"verdict": { "ok": false, "score": 0, "feedback": "invalid input: input: missing required property 'text'; input: unexpected property 'txt' (allowed: text)" } }
From a clone you can drive the same loop with the CLI (npm ci first). Pure tools answer instantly and cost nothing:
$ npx tsx src/cli.ts slugify '{"text":"Hello, World!"}'
{ "ok": true, "output": { "slug": "hello-world" }, "command": "slugify", "attempts": 1, "verdict": { "ok": true, "score": 1 }, "costUsd": 0 }
$ npx tsx src/cli.ts normalize_phone '{"phone":"call me"}' { "ok": false, "command": "normalize_phone", "attempts": 1, "verdict": { "ok": false, "score": 0, "feedback": "shape: normalized must match /^\\+?\\d{6,15}$/ (an optional leading '+' followed by 6-15 digits)" }, "costUsd": 0 }
The CLI exits 1 when the result fails verification. Model-backed tools work the same way (npx tsx src/cli.ts extract_contact '{"text":"Call Sam at sam@acme.io"}') and spend a claude -p call per attempt. npx tsx src/cli.ts with no arguments lists the commands, and npx tsx src/cli.ts route "make a url slug" '{"text":"Hello World"}' lets a model pick the command.
Tools
Pure tools (code only, no model call)
| tool | input | what it does | verifier checks |
|---|---|---|---|
slugify | text | Convert a string into a URL-safe slug. | non-empty; only [a-z0-9] runs joined by single hyphens |
word_count | text | Count the words and characters in a string. Words are whitespace-separated tokens of the trimmed text; chars is the raw length of the input. | recomputes both counts |
normalize_phone | phone | Normalize a phone string to canonical '[+]digits' form by stripping non-digit characters. | recomputes; optional + then 6-15 digits |
truncate | text, max | Truncate text to at most max characters, appending a single-character ellipsis when it must be cut. | length never exceeds max; recomputes |
dedupe_lines | text | Split text on newlines and keep the first occurrence of each line, preserving order. | no duplicates; every line comes from the input; recomputes |
extract_urls | text | Extract all http(s) URLs from a text, deduped while preserving first-seen order. | http(s) shape; each URL appears in the input |
template_fill | template, data | Fill a template by replacing every {{key}} token with String(data[key]); fails, naming the keys, if any {{key}} has no value in data. | recomputes; no {{placeholder}} left |
base64_encode | text | Encode a UTF-8 string to base64. | decodes back to the input |
base64_decode | encoded | Decode a base64 string to UTF-8 text. | re-encodes to the input (padding and line breaks ignored) |
extract_emails | text | Extract all email addresses from text. | email shape; each address appears in the input |
json_minify | json | Minify a JSON string by removing insignificant whitespace. | parses to the same value as the input |
to_snake_case | text | Convert a string to snake_case. | recomputes |
Model-backed tools (hermetic claude -p call)
| tool | input | what it does | verifier checks |
|---|---|---|---|
extract_contact | text | Extract a contact's name, email, and phone from a blob of text. | schema; email and phone shape; the email must appear in the input (grounding) |
summarize | text, max_sentences? | Summarize a blob of text in at most a few sentences, using only the text itself. | at most max_sentences (default 2); not longer than the input |
extract_keywords | text, k? | Extract up to k salient keywords or short phrases that appear verbatim in the input text. | 1 to k items (default 5); each appears verbatim in the input |
classify_sentiment | text | Classify the overall sentiment of a piece of text as positive, negative, or neutral. | label is one of the three; confidence in 0..1 |
redact_pii | text | Replace every email address and phone number in the input text with [REDACTED], leaving all other text unchanged. | no email or phone pattern left; [REDACTED] present when the input had PII |
json_extract | text, fields | Extract a caller-specified list of fields from a blob of text into a JSON object. Each requested field becomes a key; the value is null when the field is absent from the text. | data is an object with every requested field as a key |
fix_json | text | Repair malformed or loosely-formatted JSON text into a valid JSON value. | json is an object or array |
extract_dates | text | Extract every date referenced in a piece of text, normalized to ISO format YYYY-MM-DD. | each is a real calendar date in YYYY-MM-DD |
categorize | text, categories | Choose the single best-fitting category for a piece of text from a provided list of categories. | exactly one of the given categories |
translate | text, target_language | Translate a piece of text into a given target language. | non-empty; at most 5x the input length + 20 |
detect_language | text | Detect the natural language of text. | non-empty name; two-letter lowercase ISO 639-1 code |
Inputs ending in ? are optional. The first three columns come from the command manifests (npm test fails if they drift); the full JSON Schemas are what the MCP server advertises.
How it works
input -> inputSchema check -> run the command -> verify -> ok? -> result
^ | no +-- retry with the verifier's feedback (model-backed, up to maxAttempts) | still no declared fallbacks -> freeform (plain Claude, same schema, same verifier)
- Contracts with mandatory verifiers. Each command is
commands/ /index.ts: a manifest (input and output JSON Schema, determinism, prompts, fallbacks) plus averify()export. A command without a verifier cannot be registered (src/library.ts,src/registry.ts). Mechanical checks come first (schema, regex, recompute, grounding);llmJudgeinsrc/verify.tsexists for criteria no code can express. - Precondition gate. Input that breaks the command's
inputSchemais rejected before anything runs, with a message that names the problem. - Determinism gradient.
purecommands are deterministic code: run once, cached, free, and never sent to a model.stochasticcommands are run by the model and retried with feedback.effectfulis reserved for commands that will need a human gate. - Fallback to freeform. Every model-backed ladder ends at plain Claude, held to the same output schema and verifier, so the conductor never does worse than a raw call, only better when a verified command applies.
- Hermetic calls. Every model call (
src/cc.ts) replaces the system prompt (--system-prompt), loads no settings (--setting-sources ""), enables no tools (--tools ""), saves no session, and constrains the answer with--json-schema. This matters: a naive call once returned the operator's own email instead of the one in the input, because ambient context (global CLAUDE.md, identity, hooks) leaked in. - Composition.
runPipeline(src/pipeline.ts) chains commands; each step is verified before the next runs, so errors cannot silently compound. - Telemetry and routing. Every attempt is a JSONL line.
npm run scoresprints per-command reliability from the CLI and eval logs, androute()(src/router.ts) shows those rates to a small model that must pick from an enum of command names.
Configuration
| Setting | Default | Effect |
|---|---|---|
CONDUCTOR_HOME env var | ~/.conductor | Where the MCP server appends telemetry.jsonl |
model in a manifest | sonnet | Model for that command's calls (the router and llmJudge use haiku) |
maxAttempts in a manifest | 2 | Tries with feedback before the next fallback rung (pure commands run once) |
Model-backed calls use whatever account the claude CLI is logged into.
Results (measured by the author)
Evals compare a single naive claude -p call with the conductor on the same inputs:
- Single-shot extraction (
eval/run-eval.ts): baseline 100% vs conductor 100%. On easy single-shot tasks a frontier model is already reliable, so there is no gap to close. - Composition (
eval/contact-card.ts, extract_contact -> normalize_pho