Kitsune MCP
概要
作者による説明(英語の原文)
Hot-reload for MCP servers + mount any community server mid-session, Docker optional. No restarts.
PopNx MCPの3つの柱
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi2項目中2項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況i初期↓ 1404/週 · ★ 3
できること
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
- 接続方法: パソコンで動く
- トランスポート: stdio
- カテゴリ: 開発者ツール
- 入力が必要なもの:SMITHERY_API_KEY
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。
インストールの前に
- 基本チェック:2項目中2項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
- 自分で入力するもの:
SMITHERY_API_KEY
「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
- npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"kitsune": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"kitsune-mcp"
],
"env": {
"SMITHERY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add kitsune --env SMITHERY_API_KEY=your-value -- npx -y kitsune-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"kitsune": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"kitsune-mcp"
],
"env": {
"SMITHERY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"kitsune": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"kitsune-mcp"
],
"env": {
"SMITHERY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
自分で入力する値
- Optional. Adds Smithery to registry search; the other registries need no key. Get one at smithery.ai/account/api-keys
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。
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10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 kaiser-data 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:一昨日
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- – 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
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5724件のうち79%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5724件のうち81%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5724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
Kitsune MCPは安全ですか?
当てはまる基本チェック2項目のうち2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?
入力が必要なもの:SMITHERY_API_KEY
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一昨日、最新バージョン(0.23.0)がレジストリに届いたのは一昨日です。
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, Python (uv)も必要です。
代わりに使えるものは?
同じカテゴリには:REA, Netdata, Front-End Checklist
代わりの候補
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
Netdata
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Front-End Checklist
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
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。
🦊 Kitsune MCP Let your agent test the MCP server it's building.
Edit a tool, reload("dev") , call it again. No client restart. ⭐ Saved you a restart? Star it on GitHub so others find it. 📖 Documentation · Hot-reload tutorial · Tools reference
AI agents installing this server (Cline, Claude Code, Cursor, …): follow llms-install.md. No clone or build needed. Add the
uvx kitsune-mcpentry to your MCP settings.
One prompt: Claude finds the bug, fixes it, reloads, checks again. Real recording, 31 s.
Why
Your agent edits an MCP tool, but the client still runs the old process. Someone has to restart it before the agent can test the fix.
With Kitsune, connect, call and reload are tools. The agent runs the whole loop itself:
connect("uv run my-mcp-server", name="dev") # start your server
shapeshift("dev") # its tools appear in the client call("summarize", arguments={"url": "https://example.com"})
… the agent (or you) edits the tool …
reload("dev") # restart on fresh code, remount call("summarize", arguments={"url": "https://example.com"}) # new code, same session
No Docker needed: connect() runs your own server as a plain local process, so the loop stays fast.
It also mounts any of 130,000+ servers from 7 registries mid-session. If Docker is installed, community packages run caged.
Try it: hot-reload tutorial · examples/demo-hot-reload/
Install
Claude Code
claude mcp add -s user kitsune -- uvx kitsune-mcp
Any other client (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Zed, …):
{
"mcpServers": { "kitsune": { "command": "uvx", "args": ["kitsune-mcp"] } } }
Also on PyPI (pip install kitsune-mcp, then "command": "kitsune-mcp") and npm (npx kitsune-mcp, delegates to uvx).
Requirements: Python 3.12+ · uv · node/npx for npm-based servers · Docker optional: not used for hot-reload, only to cage community servers when installed.
Three things it does
| Loop | What you get | |
|---|---|---|
| MCP REPL | connect → shapeshift → edit → reload → call | Iterate on your own server without restarting the client |
| Long-tail reach | search → shapeshift → call → shapeshift() | Use a server once without adding it to your config forever |
| Try before you trust | confirm=True + Docker cage + version pins | Run community npm/PyPI code contained, not as your user |
Borrow a server you never configured
search("web scraping")
shapeshift("firecrawl", tools=["scrape_url"]) # mount one tool, not the whole server call("scrape_url", arguments={"url": "https://example.com"}) shapeshift() # drop it, session stays up
Try a community package, caged
search("pdf", registry="glama")
shapeshift("mcp-pdf-tools", confirm=True) # npm/PyPI run in hardened Docker when available call("extract_text", arguments={"path": "report.pdf"}) shapeshift()
Add credentials mid-session
auth("BRAVE_API_KEY", "sk-...") # saved to ~/.kitsune/.env, no restart
shapeshift("brave", tools=["brave_web_search"])
Full live walkthrough: docs/demo-realtime.md.
When to use it, when not to
| Use Kitsune when… | Skip it when… |
|---|---|
| You're building an MCP server and want an edit/reload loop | You only use 1–3 trusted servers (configure them natively) |
| A task needs a server that isn't in your config | Every turn hits the same server (keep it always-on) |
| You want to evaluate community MCP code without installing it for good | You want lower token use: the base cost is ~1,774 tokens/turn, and modern clients already defer tool schemas |
| Your MCP config is crowded (GATEWAY) | You need a sub-second first call (cold mount takes ~1–15 s) |
How it works
shapeshift(server_id) picks a transport (stdio, HTTP+SSE, WebSocket, Docker), connects, reads tools/list, and registers each tool as a native tool with the server's real schema. The client receives notifications/tools/list_changed and sees first-class tools, with no wrapper in between. shapeshift() with no argument removes them and closes the connection.
search() covers the official servers repo, the MCP Registry, Glama, npm, PyPI, GitHub (github:owner/repo) and Smithery (hosted servers, free API key).
Tools
Default profile: 9 tools, ~1,774 tokens/turn (measured with python examples/benchmark.py).
| Tool | Role |
|---|---|
connect(command, name) | Start a persistent local server, e.g. the one you're developing |
reload(name) | Release, restart on fresh code, remount, in one call |
release(name) | Stop a persistent server |
search(query, registry?) | Search 7 registries |
shapeshift(server_id?, tools=[…]) | Mount a server's tools (all or a subset); no argument drops them |
call(tool_name, arguments) | Call a tool; the server is inferred when mounted |
auth(var_or_server, value?) | Set an env key or run an OAuth 2.1 browser flow |
auto(task, server_hint=) | Search, mount and call in one step |
status() | Current form, connection pool, session stats |
KITSUNE_TOOLS=all (or the kitsune-forge command) adds developer tools: inspect (schemas, credential check, token cost), test (quality score 0–100), bench (p50/p95 latency), compare, prewarm, craft, setup, and more. See docs/tools.md. Companion skills for Claude Code: kitsune-dev, kitsune-improve.
Safety, in short
- Community sources need consent. npm, PyPI and GitHub servers require
confirm=True. The model can set that flag itself, so real approval belongs in your client's tool-approval UI. - `connect()` runs the command it is given, as your user, with no consent gate and no cage. It is meant for your own code. Approve
connectcalls in your client before the agent runs them. - Community packages run in a Docker cage by default when Docker is installed: no host filesystem,
--cap-drop ALL, read-only root, memory and PID limits. Credentials are passed by name, never in argv. - Version pins (TOFU). A later malicious publish doesn't silently replace a version you already ran.
- Opt-in action guard. A
~/.kitsune/policy.jsonchecks every downstream call against allow/ask/deny rules, path roots and a host allowlist.askgoes to you through MCP elicitation. - Install commands are validated and launched without a shell.
fetch()blocks private hosts and re-checks every redirect.
Don't run it unattended with production admin, billing or security credentials. The full model, including what it does not protect against: docs/safety.md.
More
- Configuration: env and
.envlookup, tool profiles, sandbox and trust settings, Smithery, GATEWAY, mount patterns - Performance: cold/warm latency and token cost compared with always-on servers
- Transports · Compatibility · Agent patterns · Worked scenarios
Why "Kitsune"?
In Japanese folklore the kitsune (狐) is known for what it can *become*: it borrows a form, uses that power, casts it off and returns to itself. That is the product loop.
*I am not Japanese, and I use this name with the highest respect for the mythology and culture it comes from. The parallel felt too precise to ignore.*
Contributing
make dev # install with dev dependencies
make test # pytest make lint # ruff
Issues and PRs welcome: github.com/kaiser-data/kitsune-mcp · CHANGELOG.md
*MIT License · Python 3.12+ · Built on FastMCP*