Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Daimonos

de beardfaceguyversión 0.1.5i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.beardfaceguy/daimonos

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Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Agent-optimized MCP server with structured JSON tools. 20-45% token savings.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Descargar el archivo .mcpb del creador

El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.

Ejecuta esto en tu terminal

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub beardfaceguy, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32380 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 67% de los otros 32380 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32380 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Daimonos?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.5) llegó al registro hace 18 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dechonet MCP

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
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Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
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Dechonet MCP

de node-man

30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.

Computadora o nubeActualizado hoy
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Daimonos

An agent-optimized OS layer that makes AI coding agents faster and cheaper.

Daimonos replaces the built-in file, search, exec, and git tools in your AI coding agent with structured equivalents that return compact JSON instead of raw terminal output. The result: fewer tokens consumed, fewer round-trips, and lower API costs — with zero changes to your workflow.

Platforms: Linux (x86_64, aarch64) and macOS (Apple Silicon, Intel). Windows support is planned.

For repository agent/operator conventions, see AGENTS.md (especially Daimonos tool usage policy).

The name comes from Greek *daimon* (agent/spirit), the etymological root of "daemon."

The problem

When an AI agent runs cargo test, it gets back hundreds of lines of terminal output — progress bars, compile messages, passing test names — when all it needs is "47 passed, 0 failed." The agent pays for every token of that noise: reading it, reasoning about it, and carrying it in context for the rest of the session.

The same waste happens with git status, docker ps, ls -la, and every other shell command. Agents spend 30-50% of their token budget on verbose, unstructured tool output.

How it works

Daimonos runs as an MCP server that your IDE or CLI spawns automatically. It provides the same operations agents already use — read files, write files, search, execute commands, git operations — but returns compact, structured JSON instead of raw text.

The single binary also provides ACP, one-shot agent, interactive chat, and socket-daemon runtimes — a full coding-agent harness in its own right; see Agent harness features below and Runtime modes for the explicit subcommands and compatibility aliases.

Agent: exec("cargo test")

Without Daimonos (raw terminal output): Compiling inventory v0.1.0 (/workspace) Finished test profile [unoptimized + debuginfo] target(s) in 2.31s Running unittests src/main.rs (target/debug/deps/inventory-abc123) running 47 tests test config::tests::test_default ... ok test config::tests::test_load ... ok ... (200+ more lines) test result: ok. 47 passed; 0 failed; 0 ignored

With Daimonos (structured JSON): {"ok":true,"tests":47,"passed":47,"failed":0,"failures":[]}

Four layers of optimization
  1. Native tool plugins — git, cargo, gh, and docker are exposed as first-class MCP tools with structured JSON output. When agents call exec("cargo test"), Daimonos intercepts it and routes through the native plugin instead.
  1. Semantic output filters — For commands without native plugins (pytest, make, pip install, eslint, etc.), Daimonos applies semantic compression: test runners return summary + failures only, build commands return "ok" or just the errors, install commands return success/failure.
  1. Protocol-level efficiency — Read deduplication (re-reading an unchanged file returns {"unchanged":true} instead of the full content), compact field names, lazy tool exposure, batch operations, and a terse output directive that cuts LLM prose by ~30%.
  1. Managed subprocess execution — Command output is bounded while it is read instead of after full buffering. Daimonos owns Unix process groups, retires descendants on cancellation or session shutdown, isolates child environments through an explicit allowlist, and stores background output in private bounded artifacts.

Benchmark results

Tested with Claude Opus 4.6 on identical coding tasks (read files, search code, edit, run tests, git operations):

MetricBaselineDaimonosSavings
Output tokens5,8423,198-45.3%
Total tokens41,23933,847-17.9%
Tool calls17 avg14 avg-17.6%
Wall time42.1s avg35.2s avg-16.4%

Remote benchmarks on AWS (same hardware, same model, same tasks) showed 20.3% cost reduction and 14.0% faster task completion.

SWE-bench Verified (mini) — three-way harness comparison

Five instances from swe-bench-verified-mini, same model (Claude Opus 4.8) across all three harnesses, each agent running inside the official SWE-bench Docker image for its instance (real test environment), scored with the official swebench evaluation harness:

Instancedaimonos tokens (LLM calls)mini-swe-agent tokens (LLM calls)cursor-agent tokens
django__django-1181554,755 (4)38,305 (9)113,242
django__django-1215553,773 (4)33,095 (9)348,425
django__django-1270888,765 (6)196,492 (22)451,349
sphinx-doc__sphinx-8035172,729 (10)342,108 (30)930,495
sphinx-doc__sphinx-936766,812 (5)18,611 (6)230,223
Total tokens436,834628,6112,073,734
Total wall time84 s247 s279 s
Resolved5/55/55/5

Conclusions:

  • Correctness parity: all three harnesses resolved 5/5 at this sample size, so daimonos's token savings did not cost any resolutions.
  • daimonos was cheapest and fastest: ~30% fewer tokens than mini-swe-agent (the minimal open-source baseline) and ~4.8x fewer than cursor-agent, with ~3x less wall time than either.
  • Caveats: n=5, and run-to-run variance is real (daimonos spent 503k tokens on sphinx-8035 in an earlier identical-config run vs 173k here). cursor-agent's total is mostly cache-read tokens billed at a fraction of input price, so its raw token count overstates its relative cost. Measured API spend for the batch (OpenRouter): daimonos $1.53, mini-swe-agent $1.66; cursor-agent bills via Cursor's backend.

See benchmarks/swebench/ for the runners and methodology.

60-second demo

Use this script for README readers, release notes, and social posts:

# 1) Install daimonos

cargo build --release sudo cp target/release/daimonos /usr/local/bin/

2) Configure your MCP client (example: Cursor)

.cursor/mcp.json -> command: daimonos, args: ["--mcp", "-w", "/path/to/project"]

3) Ask your agent to run:

"Run cargo test and summarize failures only."

"Show git status as structured output."

What to highlight in the demo:

  • same workflows, less tool-output noise
  • structured responses instead of raw terminal spam
  • fewer tokens and fewer round-trips for common coding tasks

Quick start

Install

Pre-built binaries (Linux and macOS):

# Linux x86_64

curl -L https://github.com/beardfaceguy/daimonos/releases/latest/download/daimonos-x86_64-linux.tar.gz | tar xz sudo mv daimonos /usr/local/bin/

macOS Apple Silicon

curl -L https://github.com/beardfaceguy/daimonos/releases/latest/download/daimonos-aarch64-macos.tar.gz | tar xz sudo mv daimonos /usr/local/bin/

From source:

git clone https://github.com/beardfaceguy/daimonos.git

cd daimonos cargo build --release sudo cp target/release/daimonos /usr/local/bin/

See docs/install.md for all platforms (ARM Linux, Intel Mac, musl static builds).

Configure your IDE

For most users, start with one of these:

  • Cursor: Cursor IDE setup
  • Zed: Zed setup
  • Claude Code: Claude Code setup

Add Daimonos as an MCP server. For Cursor, add to your project's .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "daimonos": { "command": "daimonos", "args": ["--mcp", "-w", "/path/to/your/project"] } } }

That's it. Daimonos starts when your IDE opens the project and exits when you close it. No daemon to manage, no background service.

Setup guides for other tools
  • Cursor IDE
  • GitHub Copilot (VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse)
  • Claude Code (CLI + macOS Desktop app)
  • Windsurf
  • Cline (VS Code extension)
  • Gemini CLI
  • Zed Editor
  • Discord integration (bot token, allowlists, read-only tools)
  • Other tools (Claude Desktop, ChatGPT, Continue.dev, BoltAI, etc.)

What's included

Core tools (always available)
ToolWhat it does
read_fileRead with optional offset/limit, content-hash deduplication
write_fileWrite with auto-mkdir
edit_fileString replacement with diff confirmation
searchRegex search (content mode) or file discovery (file mode)
execRun commands with semantic filtering, bounded capture, and owned teardown
batchMultiple operations in a single round-trip
workspace_infoProject type, git status, directory listing, analytics
Native tool plugins (auto-detected)

These appear automatically when the corresponding CLI tool is found on PATH:

PluginCommandsDetected by
gitstatus, log, diff, branch, add, commit, push, pull, checkout.git directory
git_readresolve, show_file, list_tree, grep, log, show_commit, diff, blame, refs, ancestry, worktree_statusgit with --no-lazy-fetch support
cargotest, build, check, clippy, fmt, addCargo.toml
ghpr_view, pr_list, pr_create, pr_diff, pr_checks, apigh on PATH
dockerps, logs, exec, images, inspect, stop, compose_up/down/psdocker on PATH
Additional capabilities
  • Workspace snapshots — Checkpoint before risky edits, rollback on failure
  • Starlark scripting — Bundle multiple tool calls into a single script
  • Token analytics — Per-tool-call tracking with cross-session history (daimonos --stats)
  • Background processes — Start, poll, and stop long-running commands with admission limits, private bounded logs, and descendant cleanup
  • Configurable — All tunables in a single TOML config file
Managed process lifecycle

Raw exec, background jobs, and CLI plugins (cargo, git, gh, docker, npm, pytest, curl, and shellcheck) share one managed execution layer:

  • Streaming-time bounds — stdout and stderr retain UTF-8-safe head/tail previews without first allocating the complete output
  • Process-group ownership on Unix — cancellation and shutdown send TERM, wait a configurable grace period, then escalate to KILL and reap descendants
  • Secure background artifacts — random exclusive 0600 files under a private 0700 directory, with configurable byte and job-count limits
  • Environment isolation — children inherit only configured parent variables plus explicit session, tool, and per-call overrides; provider and MCP credentials are not ambiently leaked
  • Structured-output integrity — plugins reject truncated JSON rather than reporting an incomplete result as valid

Agent harness features

Beyond the MCP server, the same binary is a complete coding-agent harness: an interactive terminal UI (daimonos agent), an ACP backend for Zed, a one-shot CLI, and a session daemon with attach/detach and remote control.

Many of its recent features come from a systematic study of 60+ open-source agent harnesses (Ai

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx