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

Tool Guardian

de LuminariSoftwaresversión 0.10.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.LuminariSoftwares/tool-guardian

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Too many MCP servers eating your context? A router that loads each tool's schema only when needed.

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

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

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

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "tool-guardian": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tool-guardian"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add tool-guardian -- uvx tool-guardian

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "tool-guardian": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tool-guardian"
      ]
    }
  }
}

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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "tool-guardian": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tool-guardian"
      ]
    }
  }
}

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 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub LuminariSoftwares, 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 18365 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 100% de los otros 18365 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 18365 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 Tool Guardian?

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 (0.10.1) llegó al registro hoy.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Funooy Krillion Reference

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
Instalar

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 anteayer
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Funooy trivia references in six languages, with rules and fixed scoring. No daily spoilers.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
Instalar

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.

Tool Guardian

Status: active development -- changelog

mcp-name: io.github.LuminariSoftwares/tool-guardian

Seven MCP servers for 1,084 tokens instead of 20,005.

One MCP server in front of all your others, so the model fetches a tool schema only when it needs one.

Quick start (60 seconds)

Nothing to install: uvx runs it from PyPI. The example server below is the MCP filesystem server, which runs with npx, so that one line needs Node.js — the router itself is Python 3.9+ and standard library only.

uvx tool-guardian --version

uvx --from tool-guardian tool-guardian-setup add files -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem "$HOME" uvx tool-guardian --selftest claude mcp add --scope user tool-guardian -- uvx tool-guardian # or any client: see "Run" below

Or tell your coding agent: Install tool-guardian (docs: https://raw.githubusercontent.com/LuminariSoftwares/tool-guardian/main/llms.txt) and route my MCP servers through it.

Prefer it installed? pip install tool-guardian, then drop the uvx prefixes (tool-guardian-setup add ..., tool-guardian --selftest).

Success looks like added 'files' to ~/.tool-guardian/mcp.json, then from --selftest 1 backend(s) up, 14 tools reachable. and a router tools cost ~N tokens vs ~M line. Already have servers in Claude Desktop, Cursor or Windsurf? tool-guardian-setup import copies them instead of add. In the client, ask for something one of your servers does; the model should call list_capabilities (or search_capabilities) and then call_tool.

What it looks like in practice

A real session against two servers (files and git), abridged only where marked. The model asks for the catalogue, narrows to one server, checks one tool's arguments, then calls it:

> list_capabilities()

[files] 14 tools: read_file, read_text_file, read_media_file, read_multiple_files, write_file, edit_file, create_directory, list_directory, list_directory_with_sizes, directory_tree, move_file, search_files, get_file_info, list_allowed_directories [git] 12 tools: git_status, git_diff_unstaged, git_diff_staged, git_diff, git_commit, git_add, git_reset, git_log, git_create_branch, git_checkout, git_show, git_branch

NEXT STEP: use search_capabilities with a keyword (or list_capabilities with one server name) to see a tool's args, then call_tool.

list_capabilities(server="files")

files.read_file: Read the complete contents of a file as text. DEPRECATED: Use read_text_file... args: path:string, ?tail:number, ?head:number files.read_text_file: Read the complete contents of a file from the file system as... args: path:string, ?tail:number, ?head:number ... 11 more tools ... files.list_allowed_directories: Returns the list of directories that this server is allowed to access.... args: (no arguments)

NEXT STEP: you have not answered the user yet. Pick the tool above that does the job and use call_tool with server files, that tool's name, and the args listed under it.

describe_tool(server="files", tool="read_text_file")

files.read_text_file: Read the complete contents of a file from the file system as... required args: path:string

NEXT STEP: use call_tool with server files, tool read_text_file, args: path:string, ?tail:number, ?head:number.

call_tool(server="files", tool="read_text_file", args={"path": "project/README.txt"})

hello from tool-guardian

NEXT STEP: answer the user from this result.

Only the router's own six tools were in the model's context the whole time; the 26 backend tools were never sent.

Proof

The result line is this repo's bench, run against the recorded tools/list answers of seven public MCP servers (no network, no model; abridged where marked):

$ python bench/bench_tokens.py

Tool-Guardian Token Benchmark

Token counting method: estimate:chars/3.5

| server | tools | tokens (full schemas) | ... | Total | 95 | 20005 |

Every request: 20005 tokens of tool schemas without tool-guardian, 1084 with it (94.6% less).

<!-- c1 --><!-- c2 -->

Run 2026-11-05 on the v0.10.0 tag. Test suite (pip install -r requirements-dev.txt && python -m pytest -q), run 2026-11-05:

428 passed, 4 skipped in 85.82s (0:01:25)

--selftest proves the *saving* and that your backends start — it does not prove your model will drive the router in your harness. See Model requirement.

One MCP server in front of all your others. Tested with Claude Code, OpenCode, Cline and Continue (one scripted-model turn per client, see Works with ); Claude Desktop, Cursor and other stdio MCP clients: expected, not yet tested.

Quick start &middot; Works with &middot; DeepSeek Harness &middot; Install both &middot; First 5 minutes &middot; Why &middot; Two ways to run it &middot; Architecture &middot; Install &middot; Measure it &middot; Output ladder &middot; DSH bundle &middot; Compatibility &middot; Changelog

An MCP server that sits in front of your other MCP servers and exposes 6 router tools (8 with skills) instead of dozens of specific ones: four generic ones to list, search, describe and call the tools behind it, plus two for tool-group costs and archived results (see Tools) — discovering the rest on demand — so tool definitions stop eating your context window before the model reads a word.

The router never talks to the model backend, so it does not matter whether Ollama, LM Studio, vLLM or llama.cpp serves your model; what matters is that your client's model calls tools (run with Ollama; the others expected, not yet tested).

Companion to Context Guardian: Context Guardian compacts the conversation before the window fills; Tool Guardian keeps the tools from filling it in the first place. Two halves of the same problem.

Without Tool GuardianWith it
7 MCP servers on a 32K model (bench)20,005 tokens of schemas on every request (61 % of the window)1,084 tokens (3 %); a schema is fetched only when the model asks
A 3,000-line build log with one error (bench)115,945 characters land in the conversation4,540 characters, the full original archived and one call away
A backend that fails to startan empty tool list the model silently works aroundstatus UNKNOWN plus the real error (e.g. could not start: …), never an empty list

When *not* to use the router

It is the wrong tool in two cases, and saying so is cheaper than finding out:

  • Your client already searches tools for you. Some clients (and some model APIs) load tool definitions on demand themselves. Putting a router under that adds a hop and a second catalogue for no saving.
  • You run a handful of small servers. The router's own tools cost about 1,100 tokens of tools/list; one small server behind it is close to break-even (--selftest prints the real arithmetic for *your* servers before you commit to it). The saving grows with every server added and is largest where it matters most — a 32K local model with half a dozen servers.

It also does not help if your model will not call tools reliably in the first place: see Model requirement.

Works with

pip install tool-guardian, then one entry in your client. Every example below starts the same command, tool-guardian, which reads ~/.tool-guardian/mcp.json: tool-guardian-setup import fills it from the servers you already use.

ClientExampleWhere it goesTested
Claude Codeproject.mcp.json, hook: settings.json, notesclaude mcp add --scope user tool-guardian -- uvx tool-guardian, or copy to .mcp.json in a project (Claude Code asks once to approve a project server — that file is the client's config, not the router's) ; the hook goes in ~/.claude/settings.json or .claude/settings.json2.1.296: full turn; hook in a live session
OpenCodeopencode.jsonopencode.json in the project, or ~/.config/opencode/opencode.json1.18.35: full turn
Clinecline_mcp_settings.jsonVS Code: Cline &rarr; MCP Servers &rarr; Configure MCP Servers; CLI: ~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.jsonCLI 3.0.70: full turn
Continuetool-guardian.yaml.continue/mcpServers/ in the workspace (IDE), or its mcpServers entry in config.yamlcn 1.5.47: full turn (entry in config.yaml)

What "full turn" means. On Linux, 2026-10-10, each client got the example's tool-guardian entry unchanged (Claude Code through claude mcp add-json; OpenCode and Continue with a test model provider added beside it; Cline the file as is) and talked to a scripted model (tests/clients/mock_model.py, no real model, no API key). The client sent tool-guardian's router tools to the model. The model's list_capabilities call went through tool-guardian to a stub MCP server, and the answer came back to the model. tool-guardian's call log recorded the client by name (claude-code, opencode, @cline/core, continue-cli-client). Re-run it: pip install -e . then python tests/clients/run_clients.py. This proves the wiring, not that *your* model will use the router: see Model requirement.

The Claude Code hook in a live session. The hook command from settings.json with --mode deny added (wrapped to

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

Pregunta a PopNx