conductor
What it does
Verified tool calls for Claude Code: verify, retry and fallback over hermetic claude calls.
- Connects 내 컴퓨터에서 실행
- Account or key No key needed
- Category 개발자 도구
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 14일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "conductor": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@fainir/conductor" ] } } }Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
conductor을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 conductor을 쓰고 있다고 하거나 답에 conductor 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 conductor에 연결할 수 없어요
conductor는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · conductor에 연결되는 앱 쓰기
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
- Sentry✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
- GitDiagram✓ ChatGPT
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add --scope user conductor -- npx -y @fainir/conductorClaude Code에서 /mcp 입력
conductor이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
conductor을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 conductor을 쓰고 있다고 하거나 답에 conductor 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
conductor을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 conductor을 쓰고 있다고 하거나 답에 conductor 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
conductor을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 conductor을 쓰고 있다고 하거나 답에 conductor 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
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"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
한눈에 보기
- 주간 다운로드i
- 85/주
- 연결 방식
- 내 컴퓨터에서 실행
- 최신 버전i
- 0.4.1
- 레지스트리 공개i
- 2026년 10월 30일
- 코드 마지막 변경i
- 2026년 11월 7일
- 제작자
- fainir
- 패키지
npm: @fainir/conductor- 웹사이트
- github.com
- 레지스트리 상태
- 활성
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 14일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 fainir 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 7일 전
- ✓ 통과
라이선스 있음
MIT 사용
- – 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
토론
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
사용자 리뷰
아직 리뷰가 없어요
개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5868개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5868개 중 63%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5868개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
conductor, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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 7일 전 변경됐고, 최신 버전(0.4.1)은 15일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리의 다른 것
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
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.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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