Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

conductor

von fainirVersion 0.4.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.fainir/conductor

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Verified tool calls for Claude Code: verify, retry and fallback over hermetic claude calls.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "conductor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@fainir/conductor"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add conductor -- npx -y @fainir/conductor

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "conductor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@fainir/conductor"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "conductor": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@fainir/conductor"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto fainir bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32464 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 81 % der anderen 32464 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32464 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist conductor sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.1) kam vor 8 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, yontu

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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yontu

von senrecep

Türkçe yazı denetimi: TDK kuralları, yapay zekâ izleri, metin türüne göre üslup.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

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)
toolinputwhat it doesverifier checks
slugifytextConvert a string into a URL-safe slug.non-empty; only [a-z0-9] runs joined by single hyphens
word_counttextCount 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_phonephoneNormalize a phone string to canonical '[+]digits' form by stripping non-digit characters.recomputes; optional + then 6-15 digits
truncatetext, maxTruncate text to at most max characters, appending a single-character ellipsis when it must be cut.length never exceeds max; recomputes
dedupe_linestextSplit text on newlines and keep the first occurrence of each line, preserving order.no duplicates; every line comes from the input; recomputes
extract_urlstextExtract all http(s) URLs from a text, deduped while preserving first-seen order.http(s) shape; each URL appears in the input
template_filltemplate, dataFill 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_encodetextEncode a UTF-8 string to base64.decodes back to the input
base64_decodeencodedDecode a base64 string to UTF-8 text.re-encodes to the input (padding and line breaks ignored)
extract_emailstextExtract all email addresses from text.email shape; each address appears in the input
json_minifyjsonMinify a JSON string by removing insignificant whitespace.parses to the same value as the input
to_snake_casetextConvert a string to snake_case.recomputes
Model-backed tools (hermetic claude -p call)
toolinputwhat it doesverifier checks
extract_contacttextExtract 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)
summarizetext, 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_keywordstext, 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_sentimenttextClassify the overall sentiment of a piece of text as positive, negative, or neutral.label is one of the three; confidence in 0..1
redact_piitextReplace 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_extracttext, fieldsExtract 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_jsontextRepair malformed or loosely-formatted JSON text into a valid JSON value.json is an object or array
extract_datestextExtract 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
categorizetext, categoriesChoose the single best-fitting category for a piece of text from a provided list of categories.exactly one of the given categories
translatetext, target_languageTranslate a piece of text into a given target language.non-empty; at most 5x the input length + 20
detect_languagetextDetect 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 a verify() export. A command without a verifier cannot be registered (src/library.ts, src/registry.ts). Mechanical checks come first (schema, regex, recompute, grounding); llmJudge in src/verify.ts exists for criteria no code can express.
  • Precondition gate. Input that breaks the command's inputSchema is rejected before anything runs, with a message that names the problem.
  • Determinism gradient. pure commands are deterministic code: run once, cached, free, and never sent to a model. stochastic commands are run by the model and retried with feedback. effectful is 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 scores prints per-command reliability from the CLI and eval logs, and route() (src/router.ts) shows those rates to a small model that must pick from an enum of command names.

Configuration

SettingDefaultEffect
CONDUCTOR_HOME env var~/.conductorWhere the MCP server appends telemetry.jsonl
model in a manifestsonnetModel for that command's calls (the router and llmJudge use haiku)
maxAttempts in a manifest2Tries 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

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen