Tokenectomy Razor
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Autonomous log surgery & secret redaction MCP server for AI coding agents.
PopNx MCP의 세 기둥
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
- 사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
- 우리의 기본 점검i2개 중 2개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
- 사용 정도i초기★ 6
할 수 있는 일
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
- 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
- 전송 방식: stdio
- 카테고리: 개발자 도구
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
설치하기 전에
- 기본 점검: 2개 중 2개 통과
- 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
- 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.
제작자가 레지스트리에 설치 정보를 올리지 않았어요. 아래 제작자의 README를 확인하세요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 10일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 daffa2555 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 4일 전
- … 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5727개 중 85%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5727개 중 35%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5727개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Tokenectomy Razor, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 2개 중 2개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 4일 전 변경됐고, 최신 버전(1.1.1)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Rust도 있어야 해요.
대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?
같은 카테고리에는: REA, Netdata, Front-End Checklist
대안
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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