프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.프로토타입 · 30분마다 업데이트
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Tokenectomy Razor

제작자: Tokenectomy-Labs버전 1.3.3i★ 6i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Tokenectomy-Labs/razor

설치 방법

What it does

Cut 95% of framework noise and token bloat from error logs for AI agents.

  • 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 13일

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

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "razor": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "tokenectomy-razor"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude를 끄고 다시 열기

  5. 해 보기

    Tokenectomy Razor을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 Tokenectomy Razor을 쓰고 있다고 하거나 답에 Tokenectomy Razor 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 Tokenectomy Razor에 연결할 수 없어요

Tokenectomy Razor는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · Tokenectomy Razor에 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

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  3. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --scope user razor -- npx -y tokenectomy-razor
  4. Claude Code에서 /mcp 입력

    Tokenectomy Razor이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  5. 해 보기

    Tokenectomy Razor을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 Tokenectomy Razor을 쓰고 있다고 하거나 답에 Tokenectomy Razor 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)

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    Tokenectomy Razor을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 Tokenectomy Razor을 쓰고 있다고 하거나 답에 Tokenectomy Razor 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)

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    Tokenectomy Razor을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 Tokenectomy Razor을 쓰고 있다고 하거나 답에 Tokenectomy Razor 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? Tokenectomy Razor을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user razor -- npx -y tokenectomy-razor

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "razor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tokenectomy-razor"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "razor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tokenectomy-razor"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "razor": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "tokenectomy-razor"
      ]
    }
  }
}

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
102/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
1.3.3
카테고리i
개발자 도구
레지스트리 공개i
2026년 9월 19일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 13일
제작자
Tokenectomy-Labs
패키지
npm: tokenectomy-razor
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

모든 앱과 장단점 →

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 Tokenectomy-Labs 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 어제

  • ✓ 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.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

Google로 로그인하고 글쓰기

사용자 리뷰

아직 리뷰가 없어요

Google로 로그인하고 리뷰 쓰기

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5868개 중 87%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5868개 중 39%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

Tokenectomy Razor, 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 어제 변경됐고, 최신 버전(1.3.3)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 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

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

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

제작자: morluto널리 사용됨↓ 38.9만/주★ 45.8만그저께 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

제작자: github널리 사용됨★ 3.4만11일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Serena MCP: the IDE for your agent

A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.

제작자: oraios널리 사용됨↓ 3.5만/주★ 3.1만6개월 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

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/messages format into OpenAI /v1/chat/completions on-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 / EnvironmentSetup Command or ConfigurationAuto-Routed Upstream
Claude Codeexport ANTHROPIC_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080"https://api.anthropic.com
CursorModels > OpenAI Base URL: http://127.0.0.1:8080/v1https://api.openai.com
Google Antigravity / Geminiexport OPENAI_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080/v1"https://api.openai.com
Cline / Roo CodeProvider: OpenAI Compatible &bull; Base URL: http://127.0.0.1:8080/v1https://api.openai.com
Ollama / Local LLMsBase URL: http://127.0.0.1:8080http://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:

  1. 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.
  2. Triggers AI Hallucinations: Claude gets lost in framework internals (node_modules/express/lib/router/layer.js or starlette/routing.py) and tries to edit library files instead of your actual application code.
  3. 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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요