LLM CLI Gateway
What it does
One MCP endpoint for Claude Code, Codex, Gemini, Grok and Mistral CLIs, with durable async jobs.
- 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
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "llm-cli-gateway": { "command": "npx", "args": [ "-y", "llm-cli-gateway" ] } } }Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
LLM CLI Gateway을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 LLM CLI Gateway을 쓰고 있다고 하거나 답에 LLM CLI Gateway 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 LLM CLI Gateway에 연결할 수 없어요
LLM CLI Gateway는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · LLM CLI Gateway에 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 llm-cli-gateway -- npx -y llm-cli-gatewayClaude Code에서 /mcp 입력
LLM CLI Gateway이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
LLM CLI Gateway을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 LLM CLI Gateway을 쓰고 있다고 하거나 답에 LLM CLI Gateway 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
LLM CLI Gateway을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 LLM CLI Gateway을 쓰고 있다고 하거나 답에 LLM CLI Gateway 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
LLM CLI Gateway을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 LLM CLI Gateway을 쓰고 있다고 하거나 답에 LLM CLI Gateway 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
JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
Claude Code
claude mcp add --scope user llm-cli-gateway -- npx -y llm-cli-gatewayClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"llm-cli-gateway": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-cli-gateway"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"llm-cli-gateway": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-cli-gateway"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"llm-cli-gateway": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"llm-cli-gateway"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
한눈에 보기
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 13일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 verivus-oss 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 4일 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 5824개 중 92%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5824개 중 15%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5824개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
LLM CLI Gateway, 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 4일 전 변경됐고, 최신 버전(1.17.1)은 6개월 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.
llm-cli-gateway
_"Without consultation, plans are frustrated, but with many counselors they succeed."_
— Proverbs 15:22 (LSB)
Secure local control plane for AI coding agents.
llm-cli-gateway lets supported MCP clients operate Claude Code, Codex, Gemini/Antigravity, Grok Build, Mistral Vibe, Cognition Devin, Cursor Agent, and configured HTTP API providers through one user-owned gateway while preserving native CLI sessions, local credentials, durable async jobs, validation receipts, and review workflows.
Why developers try it: use the client you are already in to delegate work to local coding agents, scope remote execution to registered workspaces, gate risky actions, survive disconnects, and collect auditable review evidence without turning those agents into a generic chat proxy.
Current signals: CI and security workflows pass on main, OpenSSF Scorecard is published, OpenSSF Best Practices is passing, releases use Sigstore signing, and the package is MIT licensed.
Quick Start
npm install -g llm-cli-gateway
Or use directly with npx from an MCP client:
{
"mcpServers": { "llm-gateway": { "command": "npx", "args": ["-y", "llm-cli-gateway"] } } }
What It Provides Today
llm-cli-gateway is a single-user MCP control plane for operating AI coding agents from supported local or remote clients. It is more than a thin CLI wrapper:
- Runs registered provider CLIs and configured HTTP API providers through consistent sync and async MCP tools.
- Persists long-running jobs, supports restart-safe result collection, deduplication, cancellation, and sync-to-async deferral.
- Tracks sessions, real CLI resume paths, structured response metadata, and cache telemetry.
- Supports cache-aware
promptParts, including explicit Claudecache_controlwhen opted in. - Can run supported provider requests inside gateway-managed git worktrees for isolated multi-agent review and implementation loops with either the local file-backed or PostgreSQL session manager. Session-bound reuse and cleanup remain limited to the host that owns the filesystem artifact, even when PostgreSQL shares the session row across hosts. After session deletion,
session_clear_all, or file-backed TTL eviction, both session managers retain a failed cleanup for retry by the host that owns the worktree. Deletion processed from another host removes no worktree and leaves that record intact. The database-sidecleanup_expired_sessionsfunction stages the same record instead of deleting a worktree-bearing session; it invokes no gateway observer and so attempts no removal itself. Grok, Devin, and Mistral require an explicit provider-nativesessionIdfor a gateway worktree; fresh,createNewSession, andresumeLatest-only worktree requests fail closed because they cannot durably reselect it. Materialization suppresses repository, system, and global Git hooks, configured clean, smudge, and process checkout filters, sparse checkout, and lazy object fetching. Filter-dependent content such as Git LFS remains in its repository representation instead of executing host commands. - Ships personal-appliance setup surfaces: HTTP transport with bearer-token auth,
doctor --json, setup UI artifacts, provider setup snippets, Docker fallback, and checked release bundles. - Remote web connectors use MCP OAuth discovery and authorization-code setup with static client or shared-secret gates. Client secrets are generated locally, stored only as hashes, and printed only by explicit copy-once commands.
- Provider CLI requests can select registered workspaces by alias via
workspace; every HTTP/tunnel request must use a registered alias, session workspace, or[workspaces].defaultbefore provider execution. Local unrestricted filesystem access is the stdio transport.
Workflow Assets
The repo ships agent-ready workflow skills under .agents/skills for async orchestration, session continuity, multi-LLM review, implement-review-fix loops, retrospective evidence walks, secure approval-gated dispatch, and Personal Agent Config Kit operations. Nine caller-facing skills are bundled in the published npm package: async-job-orchestration, multi-llm-review, session-workflow, secure-orchestration, implement-review-fix, retrospective-walk, public-demo-session, least-cost-routing, and personal-agent-config-kit. Machine-readable DAG-TOML plans live under docs/plans and setup/install-plan.dag.toml for workflows that need deterministic sequencing and verification gates.
Skill packs can be updated outside the core npm release by placing skill directories in local, operator-controlled paths. The gateway loads bundled skills first, then [skills].paths, then LLM_GATEWAY_SKILLS_PATH, then ~/.llm-cli-gateway/skills when it exists; later roots override earlier skills by name. Each skill is a directory containing SKILL.md. A root may also carry skill-pack.json to pin expected SKILL.md hashes:
[skills]
paths = ["/opt/llm-cli-gateway/skills"]
export LLM_GATEWAY_SKILLS_PATH="/opt/team-skill-pack:/opt/incident-skill-pack"
{
"name": "team-pack", "version": "1.0.0", "skills": [ { "name": "incident-retrospective", "sha256": " " } ] }
The loader is intentionally local-only: it never fetches remote Markdown at startup. To update a pack, install or replace files through your package manager or deployment system, then restart the gateway so the advertised skills://... resources refresh.
The next documentation focus is provider-specific skill and DAG-TOML pairs for each outbound CLI and API-provider family: Claude, Codex, Gemini/Antigravity, Grok, Mistral Vibe, Devin, Cursor Agent, OpenAI-compatible endpoints, Anthropic Messages, and xAI Responses. The implementation plan is tracked in docs/plans/provider-workflow-assets.dag.toml, with each provider asset expected to cover install/login checks or token-env checks, session behavior, approval modes, cache/telemetry surfaces, failure modes, and a smoke-test gate.
Trust & Supply Chain
- CI runs build, lint, format, tests, package checks, and npm audit.
- Security CI runs actionlint, zizmor, shellcheck, typos, osv-scanner, gitleaks, and lychee.
- GitHub release installer artifacts are checksummed and signed with Sigstore keyless signing.
- npm releases use a generated prod-only shrinkwrap and release security audit; GitHub Actions Trusted Publishing exchanges the job's OIDC identity for short-lived npm publish credentials.
- The npm package intentionally ships a generated, prod-only
npm-shrinkwrap.jsonso registry installs resolve the audited release tree. Release gates regenerate it frompackage-lock.json, compare for parity, and run a registry-fidelity consumer install before publishing. - Socket behavioural alerts are documented in
socket.ymland under "Security Considerations" below.shellAccessandshrinkwrapare reviewed package capabilities/configuration for this CLI appliance, not hidden install behaviour.
Personal MCP Appliance
The personal-appliance contract keeps that surface intentionally narrow: one trusted user runs the gateway on a machine or volume they own, connects one MCP endpoint, and lets supported clients operate local coding agents through workspace-scoped, approval-gated, auditable requests.
The product contract is documented in docs/personal-mcp/PRODUCT_CONTRACT.md. It defines the single-user scope, security posture, target support matrix, and provider-support verification gates. Public setup guides must not claim ChatGPT, Claude web, Claude Desktop, Codex, Gemini CLI, Gemini web, or Grok inbound support until the corresponding provider/client path has been verified.
This project does not provide hosted multi-tenant credential custody. Provider credentials stay on the user's machine or user-owned deployment volume.
For a single developer who works on several workstations and repositories, the Personal Agent Config Kit guide explains the Git-synchronised personal baseline, repository overlays, immutable context stamps, and workstation-safe provider continuity model. The baseline directory is confined to a non-symlinked descendant of the local home directory, and every publish or sync revalidates its configured origin fetch and push URLs against the HTTPS/SSH-only policy. The Kit is intentionally local-caller-only; Kit provider execution and recovery of an unadmitted attempt require healthy durable SQLite or PostgreSQL async-job admission. Kit mode supports Claude, Codex, and Mistral; every other provider fails closed while it is enabled. Kit scope never inherits the gateway process cwd: Claude and Mistral require a registered workspace selection or configured default, while Codex can also use an explicit absolute workingDir. Relative Kit workingDir values are rejected before filesystem or Git inspection. It disables cross-model validation tools while enabled and is not an HTTP/OAuth configuration or remote execution feature.
For a retention-pinned non-Kit Claude MCP request configuration, follow the local-only same-host recovery procedure. It accepts no SQL or arbitrary-path override. A valid recovery invocation emits JSON and exits 0 after success or 2 for a safe refusal; invalid usage or unavailable durable storage exits 1.
Release-readiness history is tracked in docs/personal-mcp/RELEASE_READINESS.md. Dogfooding evidence (which target LLMs guided setup, what unsafe suggestions were captured, and which findings were deferred from the initial personal-appliance rollout) is in docs/personal-mcp/DOGFOODING_RESULTS.md.
Current personal-appliance artifacts include:
- Streamable HTTP startup:
LLM_GATEWAY_AUTH_TOKEN= npm run start:http - Machine-readable diagnostics:
npm run doctor - Go bootstrapper:
installer/withsetup,doctor --json,start,stop,status,repair,upgrade,uninstall,print-client-config, and verified bundle download commands. - Release packaging: on the public mirror, the release workflow builds Linux binaries on GitHub-hosted
ubuntu-latestand builds Windows/macOS binaries on their GitHub-hosted platform runners. The private upstream uses its internal self-hosted Linux runner. Each release publishes checksummed platform bundles with the gateway, production dependencies, and a managed Node runtime; see installer/packaging/README.md. - Docker Compose fallback: docker/personal.compose.yml + [docke