Toolroute

Name: Toolroute
Author: grossiweb

作者：grossiwebバージョン 0.2.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.grossiweb/toolroute

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Route AI agent tasks to the best MCP server and LLM, scored on 132+ real benchmark executions.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: 検索・AIの記憶

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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "toolroute": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@toolroute/sdk"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add toolroute -- npx -y @toolroute/sdk

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": {
    "toolroute": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@toolroute/sdk"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "toolroute": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@toolroute/sdk"
      ]
    }
  }
}

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 grossiweb 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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの7243件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7243件のうち7%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7243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

Toolroute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（0.2.2）がレジストリに届いたのは7 か月前です。

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：Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新

インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新

インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新

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。

ToolRoute

Routing layer for AI agents. One call returns the best MCP server and LLM for any task — scored on 132 real benchmark executions.

Quick start

Add to any MCP client (Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline):

"mcpServers": { "toolroute": { "url": "https://toolroute.io/api/mcp" } } }

Or via HTTP:

curl -X POST https://toolroute.io/api/route \

-H "Content-Type: application/json" \ -d '{"task": "search the web for recent AI papers"}'

"approach": "mcp_server", "recommended_skill": "exa-mcp-server", "recommended_skill_name": "Exa MCP Server", "recommended_model": { "slug": "claude-haiku-4-5-20251001", "display_name": "Claude Haiku 4.5", "provider": "anthropic", "tier": "cheap_chat", "provider_model_id": "anthropic/claude-haiku-4-5-20251001", "input_cost_per_mtok": 1.00, "output_cost_per_mtok": 5.00 }, "confidence": 0.91, "alternatives": ["brave-search-mcp", "tavily-mcp"], "fallback": "brave-search-mcp" }

recommended_model is always an object, not a bare string — the inner slug is the canonical model identifier.

How it works

Every task falls into one of three approaches:

Approach	When	Returns
`direct_llm`	Task needs only an LLM (code, writing, analysis)	Best model + cost estimate
`mcp_server`	Task needs an external tool (search, email, calendar)	Best tool + best model
`multi_tool`	Compound task ("send Slack AND update Jira AND email")	Ordered orchestration chain

Routing uses an LLM classifier (~$0.00001/call) for task understanding, then ranks candidates on a 5-dimension score:

Value Score = 0.35 × Output Quality

0.25 × Reliability
0.15 × Efficiency
0.15 × Cost
0.10 × Trust

Every reported outcome updates the scores. The routing gets more accurate as more agents use it.

Benchmark results

132 blind A/B executions across code, writing, analysis, structured output, and translation.

	ToolRoute	Fixed GPT-4o
Quality wins	6	0
Ties	9	9
Losses	0	—
Avg cost	$0.001–0.01	$0.03–0.10

API

Endpoint	Method	Description
`/api/route`	POST	Route a task to best MCP server + LLM (unified)
`/api/route/model`	POST	Route to best LLM model only (no MCP server)
`/api/mcp`	POST (JSON-RPC)	MCP server — 16 tools
`/api/mcp`	GET (SSE)	SSE transport for MCP clients
`/api/report`	POST	Report MCP server outcome (lightweight)
`/api/contributions`	POST	Advanced MCP skill telemetry (requires `skill_id` or `skill_slug` in payload)
`/api/report/model`	POST	Report LLM model outcome — use this for model telemetry, not `/api/contributions`
`/api/verify/model`	POST	Verify model output quality
`/api/skills`	GET	Search MCP server catalog
`/api/agents/register`	POST	Register agent identity
`/api/agents/preferences`	POST	Set routing preferences (Strategy D Phase 2 — `allow_china`, `regulated_industries`)
`/api/health`	GET	Service health check (DB + uptime)
`/api/metrics`	GET	Public aggregate platform metrics (no auth)

Full reference at toolroute.io/api-docs

SDK

npm install @toolroute/sdk

import { ToolRoute } from '@toolroute/sdk'

const tr = new ToolRoute() const rec = await tr.route({ task: 'parse this CSV and summarize it' }) // execute with rec.recommended_model ... await tr.report({ skill: rec.recommended_skill, outcome: 'success', latency_ms: 1400 })

Self-hosting

git clone https://github.com/grossiweb/ToolRoute.git

cd ToolRoute cp .env.local.example .env.local npm install npm run dev

Requires: NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL, NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY, SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY

How routing works

ToolRoute classifies each task using an LLM classifier (Gemini Flash Lite, ~$0.00001/call) with a keyword fallback. The resulting tier maps to a specific model via src/lib/routing/tiers.ts. Live pricing and capability data come from the models table. See docs/architecture.md for the full picture.

Stack

Next.js 14 (App Router) · Supabase (Postgres) · Vercel

License

MIT

Toolroute

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

ToolRoute

Quick start

How it works

Benchmark results

API

SDK

Self-hosting

How routing works

Stack

License