Itamos MCP Tools

Name: Itamos MCP Tools
Author: Itamos-technologia

von Itamos-technologiaVersion 1.1.0i★ –iLäuft in der Cloud

Name in der Registryio.github.itamos-technologia/itamos-mcp-tools

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Code-map tools for AI agents: see a repo's structure first, then edit only what matters.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi3 von 3 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiAm Anfang★ –

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 in der Cloud
Transport: Streamable HTTP
Kategorie: Reisen, Karten & Wetter

Installation

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

Bevor du installierst

Basischecks: 3 von 3 bestanden
Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

Öffne Settings → Connectors
Tippe auf Add custom connector
Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://mcp.itamos-technologia.com/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http itamos-tools https://mcp.itamos-technologia.com/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "itamos-tools": {
      "url": "https://mcp.itamos-technologia.com/mcp"
    }
  }
}

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": {
    "itamos-tools": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.itamos-technologia.com/mcp"
    }
  }
}

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.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://mcp.itamos-technologia.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

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

Der Server verlangt eine Anmeldung, bevor er seine Tools auflistet.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Itamos-technologia 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
✓ Bestanden
Endpunkt antwortet
Antwort in 311 ms (HTTP 401)
✓ Bestanden
Anmeldung mit OAuth
Gibt OAuth-Anmeldung an, damit deine KI-App dich zum Einloggen weiterleiten kann
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Reisen, Karten & Wetteri

Mehr Sterne als 0 % der anderen 1735 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 50 % der anderen 1735 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1735 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 Itamos MCP Tools sicher?

Er hat 3 von 3 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 in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.0) kam vor 30 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GeoTok Trips, ViaFrei, Flowzap

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

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

GeoTok Trips

Plan trips: flights, hotels, transfers, sights and food spots from TikTok food videos.

von geotok.coAm AnfangAktualisiert heute

Läuft in der Cloud✓ geotok.co

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ViaFrei

The German Real-Time Mobility Context Platform for AI: traffic, trains, charging, parking, weather.

von mavrovdeAm AnfangAktualisiert heute

Läuft in der Cloud✓ viafrei.de

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Flowzap

Create workflow, sequence, architecture, and mind map diagrams via AI assistants.

von flowzap-xyzAm Anfang↓ 358/Wo.Aktualisiert heute

Computer oder Cloud

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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.

Itamos MCP Tools

Built in Greece, for the world.

Free and open source under AGPL-3.0. Commercial licences for closed-source use.

The problem

Every LLM coding assistant faces the same wall: codebases are too large to fit in context. The standard response is to dump files — grep for something promising, cat it, hope for the best. At 50k files this breaks. At 240k files it never worked.

We built four tools that give an LLM structured perception of a codebase instead of raw file access, plus a sandboxed git to bring code in. The result is a model that navigates code the way a senior engineer does — starting from the architecture, narrowing to the module, reading only the segment it needs. One call takes it from the project straight to the lines it needs, and every save is checked before it lands.

Read the full paper: docs/PAPER.md: how each tool works, why it was designed that way, and how the hosted sandbox runs, with diagrams.

Tools

Tool	What it does
read_file	The single entry point. With no path it lists your projects; a project name shows its structure with coordinates (no code); a coordinate opens a file map or one segment in a single call. Edits one segment at a time, and every save is verified automatically.
master_architect	The engine behind read_file. Indexes the codebase into a graph (files, imports, databases, servers) and keeps it in step with every save. In the sandbox it is not called directly: read_file does it.
write_file	Creates new files only and never overwrites; edits go through read_file. Every new file belongs to a project the agent names: an existing one, or a new name to start one. Nothing is placed automatically.
git	The original Itamos git tool, sandboxed for security: clone (remote URLs only, depth=1), status, commit. A clone is scanned into a project as soon as it finishes. Everything stays inside the session workspace; push is not available.
web_skeleton	LLM-first web perception. 97% token reduction vs raw HTML. Actions: search, skeleton, read, click.

At least 97% fewer tokens than the usual shell workflow (grep, cat, run_cmd), measured against the best case where the model fixes the bug in one attempt. Real sessions save more, because the failed attempts common with raw shell access aren't counted.

How it works

Session model

Every client gets an isolated workspace. No shared state, no cross-session leakage. Workspaces are wiped after 10 minutes of inactivity.

Navigation: project → file → segment

read_file()                                            → your projects

read_file(path="itsdangerous") → the structure: folders and files with coordinates, no code read_file(path="itsdangerous", segment="d.a.f") → the map of signer.py, one line per segment read_file(path="itsdangerous", segment="d.a.f.31.17") → the code of verify_signature, nothing else

Coordinates: letters are location (folders and files share one sequence per folder), numbers are what is inside a file. d.a.f.31.17 reads as src → itsdangerous → signer.py → segment 31.17. A folder that has never been scanned is scanned on first read; a cloned repository is scanned as soon as the clone finishes.

Nothing is dumped: a structure or file map over ~3,000 tokens returns an overview and asks for a search term instead. search works on both: file and folder names in a project, segment names in a file. trace=true shows what a file connects to, or a project's data flow.

Segments

Files are parsed into named segments. A 5000-line file might have 40 segments; its map is one line per segment, with classes listing their methods. The model reads the map, picks the segment it needs, reads that segment. Total context used is roughly 120 lines instead of 5000.

Editing and verification

One edit at a time, and only on segments the model has read since the last change, so it can never change code it has not looked at. Saving verifies the file first:

Level	Checks	On failure
L1	Syntax: tree-sitter plus the language's own checker (py_compile, node --check, php -l, bash -n, gofmt, C/C++ in project context, config parsers)	Not saved; the error names the line
L2	Config files through their service's checker (nginx -t, sshd -t, visudo, systemd-analyze). Linters run too	Config failure: not saved. Linter findings are only reported
L3	Connections: every local import resolves to a project file (Python and JavaScript/TypeScript: any other import must be an installed package, for Python in the project's venv when it has one); SQL is checked against the live database schema	Saved, with what is incomplete and how to see it, so a project's first files can import files that don't exist yet

L3 checks the content being saved, not an older index, and every save re-indexes the file in every supported language, so the map never lags behind the disk.

web_skeleton token reduction

Raw HTML of a modern web page runs 50,000 to 200,000 tokens. web_skeleton output is 500 to 3,000 tokens. The model reads the skeleton, picks the section id it needs, reads that section only.

Benchmarks

Verified in live use with Claude Opus 5.5 and Claude Sonnet. Any MCP-capable model can use the tools.

Don't take our word for it. Test the tools free in the hosted sandbox with your own model and your own repository, then post your results in Discussions → Benchmarks: model, task, tokens, time.

Found a bug? Open an issue with the steps to reproduce it. Every report makes the tools better.

Connecting

The sandbox server speaks standard MCP over HTTP POST with SSE support.

Compatible with any MCP client. Used in practice through Claude.ai and through direct API integration (our benchmark harness).

Try it in Claude (free live alpha): copy https://mcp.itamos-technologia.com/mcp, open Claude's connector settings, click Add custom connector, paste the address and click Add. A page opens with one button, Create my sandbox: no account, no email. Switch it on in a chat (+ → Connectors) and ask, for example, *"Go to bbc.com/news and tell me the top stories."* In other MCP clients, add the same address as a remote MCP server. Sandboxes are deleted after 10 minutes of inactivity, so don't use them for sensitive data.

Self-hosting

Requirements

Linux with ZFS (required). Every sandbox is its own ZFS dataset with a hard size limit (quota) and compression, so no user can fill the disk for everyone else. The server checks this at startup and refuses to start without it.
Node.js 20 or newer, plus build tools for the native modules (Debian/Ubuntu: apt install build-essential python3).
git for the git tool, and Chrome or Chromium for web_skeleton.

Install

git clone https://github.com/itamos-technologia/itamos-mcp-tools.git

cd itamos-mcp-tools npm install

One npm install sets up everything, including the tools folder.

On Ubuntu 26.04 you can install the package from Releases instead: sudo apt install ./itamos-mcp-tools_1.1.0_all.deb. It sets up a service user, a systemd service, settings in /etc/itamos-mcp-tools/env and the command itamos-mcp-create-slots, then tells you the next two steps.

Extra language parsers

Besides the standard tree-sitter grammars (installed by npm install), read_file and the segmenter use extra parsers from the grammars/ folder:

Files	Parser	Falls back to
`.cu` `.cuh` `.hip`	`tree-sitter-cuda-plus`	stock `tree-sitter-cuda`, then C++
`.metal`	`tree-sitter-metal-plus`	`tree-sitter-metal`, then C++
`.cpp` `.cc` `.hpp`, C++ `.h`	`tree-sitter-cpp-plus`	stock `tree-sitter-cpp`
`.m` `.mm`, `.h` with `@interface`	`tree-sitter-objc`	C / C++

The "plus" parsers are the stock grammar plus extra C++ rules, checked to give the identical tree wherever the stock grammar already parses. A parser that is missing or fails to load is skipped, never fatal.

Linux x64: nothing to do. The parsers ship prebuilt in grammars/tree-sitter-*/prebuilds/linux-x64/ (Node-API, any Node 18+, glibc 2.14+), and npm install sets up the rest.
Other platforms (macOS, Windows, ARM): compile each parser once. This needs Python and a C/C++ compiler:

  cd grammars/tree-sitter-cuda-plus && npx node-gyp rebuild   # same for tree-sitter-cpp-plus, -metal-plus, -metal

Drop-in: every grammars/tree-sitter-* folder is a self-contained package. Copy one in and the sandbox finds it by name, with no install or symlink. To keep the grammars somewhere else, set SANDBOX_GRAMMARS_DIR.
Regenerating (only after changing the rules in grammars/plus/): grammars/plus/build_plus.sh generates with tree-sitter-cli 0.25.10 (ABI 15), compiles, and publishes into the matching tree-sitter-* folder. Its header shows the arguments.

Create the sandbox slots

sudo scripts/create-slots.sh tank/sandboxes 500 2G $USER

This creates slot_001 to slot_500 under the ZFS dataset tank/sandboxes (use your own pool name), each with a 2 GB quota and lz4 compression, owned by the user the server runs as. It is safe to run again.

Start

SANDBOX_ROOT=/tank/sandboxes SANDBOX_TOTAL_SLOTS=500 npm start

From the same machine, add http://localhost:4200/mcp as a connector in your MCP client. Local connections are identified by IP address and need no sign-in.

Going public

Firewall port 4200 and put an HTTPS reverse proxy (for example nginx) in front of it that sets X-Forwarded-For and X-Forwarded-Proto. Requests that arrive through the proxy use the anonymous one-click sign-in, so users on shared addresses (such as claude.ai) each get their own sandbox. Direct connections to port 4200 skip the sign-in, which is why the port must not be reachable from outside.

Text models (optional)

read_file and web_skeleton give untitled paragraphs and page sections a short title (5 to 10 words) from a small summarizer model, so the agent can tell parts apart without reading them. Without a summarizer everything still works; those parts are then named by their first line.

Any OpenAI-compatible chat endpoint works, set with ITAMOS_SUMMARIZER_URL (default http://127.0.0.1:8090): a single llama-server, Ollama, or the included router in front of several GPUs. The whole paragraph is always sent, never cut.

The hosted sandbox runs Gemma 4 E4B (Q4_0) as summarizer and EmbeddingGemma 300M as embedder on three GPUs (one 16 GB MI50 and two 8 GB V340 dies), each summarizer started like this:

llama-server -m gemma-4-E4B-it-Q4_0.gguf -ngl 99 --port 8190 \

-np 64 -c 524288 --kv-unified -fa on --cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 -rea off

--kv-unified: one shared KV pool, so each request uses only the tokens it needs.
--cache-type-k q4_0 --cache-type-v q4_0 (needs -fa on): a 4-bit KV cache, about 4.5 KB per token for this model.
-c is the pool in tokens: 524,288 on the MI50, 262,144 on each V340 die (with 32 slots).

The router (router/llm-router.js, service itamos-llm-router) listens on 8090 (summarizer) and 8091 (embedder). Before sending a request it counts its tokens with the backend's own tokenizer, sends it to a GPU whose pool has room (preferring faster GPUs by weight), and makes it wait in line when none has. A GPU that fails is skipped for 15 seconds and the request is retried on another. Configure it with ROUTES (in the package: /etc/itamos-mcp-tools/router.env); GET /router/status shows each GPU's pool, reserved

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

Itamos MCP Tools

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Reisen, Karten & Wetteri

Häufige Fragen

Alternativen

GeoTok Trips

ViaFrei

Flowzap

README vom Entwickler

Itamos MCP Tools

The problem

Tools

How it works

Session model

Navigation: project → file → segment

Segments

Editing and verification

web_skeleton token reduction

Benchmarks

Connecting

Self-hosting

Requirements

Install

Extra language parsers

Create the sandbox slots

Start

Going public

Text models (optional)