Gcf Proxy
What it does
Drop-in MCP proxy. 71% fewer tokens. Session dedup compounds to 92%. Zero code changes.
- Connects 在你的电脑上运行
- Account or key No key needed
- Category 开发者工具
安装
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
通过 3/3 项检查 · 在你的电脑上运行 · ✓ 命令已检查 2026年11月13日
第一步:你用哪个 AI?
选择你用的应用,步骤会显示在下方。
可连接 Claude,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
打开电脑版 Claude 应用的设置文件
SettingsDeveloperEdit Config
粘贴这些设置并保存文件
{ "mcpServers": { "gcf-proxy": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@blackwell-systems/gcf-proxy" ] } } }退出 Claude 再重新打开
试一试
用 Gcf Proxy 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude 说正在使用 Gcf Proxy,或回答中出现 Gcf Proxy 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
ChatGPT 暂时无法连接 Gcf Proxy
Gcf Proxy 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器
你可以改用这些方式
A · 使用能连接 Gcf Proxy 的应用
- 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
- 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
- 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
- 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
B · 开发者工具 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器
从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的
- Sentry✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
- GitDiagram✓ ChatGPT
可连接 Claude Code,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
打开终端
Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell
粘贴这条命令并按 Enter
claude mcp add --scope user gcf-proxy -- npx -y @blackwell-systems/gcf-proxy在 Claude Code 中输入 /mcp
应能看到 Gcf Proxy 在列表中并显示已连接
试一试
用 Gcf Proxy 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Gcf Proxy,或回答中出现 Gcf Proxy 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 Cursor,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Gcf Proxy 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Cursor 说正在使用 Gcf Proxy,或回答中出现 Gcf Proxy 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 VS Code,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Gcf Proxy 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 VS Code 说正在使用 Gcf Proxy,或回答中出现 Gcf Proxy 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
开发者专用:终端命令和 JSON 设置
安装在电脑上
Claude Code
claude mcp add --scope user gcf-proxy -- npx -y @blackwell-systems/gcf-proxyClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"gcf-proxy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@blackwell-systems/gcf-proxy"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"gcf-proxy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@blackwell-systems/gcf-proxy"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"gcf-proxy": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@blackwell-systems/gcf-proxy"
]
}
}
}这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
一览
哪些应用可以使用它
依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。
在你的电脑上运行,适用于
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
它能做什么
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月13日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 blackwell-systems 验证,该账户拥有此仓库
- ✓ 通过
仍在维护
代码最后更新于2个月前
- ✓ 通过
有许可证
使用 Apache-2.0
- – 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
- – 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行,改用本地设置
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
讨论
提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。
用户评价
还没有评价
与“开发者工具”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 5836 个服务器的 90%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5836 个服务器的 16% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5836 个服务器的 100%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
常见问题
Gcf Proxy 安全吗?
它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码?
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在我的电脑上运行还是在云端?
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
它还在维护吗?
GitHub 仓库最后更新于2个月前,最新版本(0.10.2)于5个月前进入注册中心。
哪些应用可以使用它?
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。
同类别的其他选择
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
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.
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
gcf-proxy
Bidirectional MCP proxy that translates between JSON and GCF. Drop-in, zero changes to your server or client. Works with any structured data format.
100% comprehension on every frontier model. 29% fewer tokens than TOON, 56% fewer than JSON (2,400+ evals, 11 models, 3 providers). Nested object flattening with opt-out for open-weight models. One line change in your MCP config.
Install
pip install gcf-proxy # PyPI
npm install -g @blackwell-systems/gcf-proxy # npm go install github.com/blackwell-systems/gcf-proxy@latest # Go
Try it (30 seconds, no auth)
gcf-proxy --verbose uvx yfinance-mcp
Use it with any MCP client. When tools return structured JSON, the proxy re-encodes to GCF and logs savings to stderr:
gcf-proxy: get_price_history 54.0KB -> 28.1KB (48% saved)
gcf-proxy: get_ticker_info 10.0KB -> 7.4KB (26% saved) gcf-proxy: get_price_history 53.8KB -> 27.9KB (48% saved)
--- gcf-proxy session stats --- Tool calls rewritten: 3 JSON bytes in: 117.8KB GCF bytes out: 63.4KB Bytes saved: 54.4KB (46.2%) Est. tokens saved: ~13.6K
Real live stock data from Yahoo Finance. 118KB of JSON reduced to 63KB. ~13,600 tokens saved in 3 tool calls.
Usage
Local server (stdio)
Add gcf-proxy in front of any MCP server command:
{
"mcpServers": { "memory": { "command": "gcf-proxy", "args": ["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"] } } }
Remote server (HTTP)
Point --upstream at any Streamable HTTP MCP server:
{
"mcpServers": { "remote": { "command": "gcf-proxy", "args": ["--upstream", "http://host:3000/mcp"] } } }
Supports JSON and SSE responses. Session ID tracking via Mcp-Session-Id is automatic.
Deploy as HTTP service
--http turns the proxy into a remote Streamable HTTP server:
gcf-proxy --http :9090 --session your-mcp-server
Any MCP client that supports HTTP transport connects directly. Health check at /health. Chains with --upstream for fully remote deployments.
Both modes are bidirectional: server responses are encoded to GCF, GCF in tool call arguments is decoded to JSON. Neither side needs to change.
Flags
| Flag | Description |
|---|---|
--session | Enable session dedup (bare refs for previously-transmitted symbols) |
--cache | Cache encoded responses for identical tool calls |
--delta | Send only changed symbols when a tool's response changes slightly |
--no-flatten | Use expanded encoding for nested objects (open-weight models currently comprehend this form better; GCF still outperforms JSON either way) |
--min-size N | Skip encoding for responses smaller than N bytes (default: 100) |
--stream-threshold N | Min symbols before streaming mode activates (default: 5) |
--stats-file PATH | Write JSON stats to file after each call |
--upstream URL | Connect to a remote MCP server over HTTP |
--http ADDR | Serve MCP over Streamable HTTP |
--no-progress | Disable progress notifications |
--verbose | Log per-call savings to stderr |
Responses: Server (JSON) -> LLM (GCF)
Before: {"tool":"context_for_task","symbols":[{"qualified_name":"pkg.Auth","kind":"function","score":0.78,...},...]}
After: GCF profile=graph tool=context_for_task budget=5000 tokens=1900 symbols=50 edges=20
targets
@0 fn pkg.Auth 0.78 lsp_resolved ...
53-71% fewer input tokens.
Requests: LLM (GCF) -> Server (JSON)
If the LLM produces GCF in a tool call argument (63% fewer output tokens), the proxy decodes it to JSON before forwarding:
LLM sends: {"tool": "process", "arguments": {"data": "GCF profile=generic\nname=Alice\nage=30\n"}}
Server gets: {"tool": "process", "arguments": {"data": {"name": "Alice", "age": 30}}}
Detection is a 4-byte prefix check (GCF ). Zero overhead. Non-GCF strings pass through untouched.
How it works
- Spawns your MCP server as a subprocess
- Proxies stdin/stdout between client and server
- Responses: intercepts JSON-RPC responses, re-encodes structured JSON as GCF
- Requests: scans tool call arguments for GCF strings, decodes to JSON
- Passes everything else through unchanged in both directions
Why not modify the server?
Sometimes you can't. The server is a third-party binary, or it's maintained by another team, or you just don't want to add a dependency. gcf-proxy gives you the token savings without touching server code.
If you control the server, use the GCF libraries directly for better control over session deduplication and delta encoding.
Benchmarks
100% general comprehension on every frontier model. 91.2% on adversarial code graphs (vs TOON 68.8%, JSON 54.1%). Wins 15/16 datasets on token benchmark.
| Eval | GCF | TOON | JSON |
|---|---|---|---|
| General comprehension | 100% | 100% | 100% |
| Adversarial code graphs (500 symbols) | 91.2% | 68.8% | 54.1% |
| Token efficiency (16 datasets) | 15/16 wins | 1/16 | baseline |
Reproduce comprehension eval: git clone https://github.com/blackwell-systems/gcf-go && cd gcf-go/eval && GOWORK=off go test -run TestComprehension -v -timeout 0
Reproduce token benchmark: git clone https://github.com/blackwell-systems/toon && cd toon && git checkout gcf-comparison && cd benchmarks && pnpm install && pnpm benchmark:tokens
Links
- Claude Code Plugin - one-command install for Claude Code users
- Codex Plugin - one-command install for OpenAI Codex users
- GCF Specification
- Documentation
- Cost Calculator
- Go library
- TypeScript library
- Python library
- Rust library
- Swift library
- Kotlin library
More links
License
MIT - Dayna Blackwell / GCF