プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

conductor

作者:fainirバージョン 0.4.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.fainir/conductor

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント fainir で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32464件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32464件のうち81%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32464件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

conductorは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.4.1)がレジストリに届いたのは8 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, yontu

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

yontu

作者:senrecep

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

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

PopNxに聞く