프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Context Firewall

제작자: Alepha188838884버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Alepha188838884/context-firewall

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local MCP proxy: collapses N servers' tools into 4 meta-tools and compresses large tool outputs.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "context-firewall": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "context-firewall",
        "--config",
        "your-value"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add context-firewall -- npx -y context-firewall --config your-value

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "context-firewall": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "context-firewall",
        "--config",
        "your-value"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 실행 명령어에 값을 넣어야 해서, 설정을 복사한 뒤 직접 채워 주세요.

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "context-firewall": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "context-firewall",
        "--config",
        "your-value"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Alepha188838884 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32715개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32715개 중 20%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32715개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Context Firewall, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.1)은 3개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, First Sale Scout

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

First Sale Scout

제작자: firstsale.pro

Playbooks and a 14-day checklist for founders winning their first paying customers.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Context Firewall

中文文档

Shrink large MCP tool outputs by 60–95% before they reach your model's context window — and collapse 50+ tool definitions into 4. Real HTML/JSON, measured — see benchmarks. Works with any MCP client, any model. Anything still over your configured token budget after compression is hard-truncated to that budget, with the full original always retrievable via read_more.

*The session report printed on shutdown — this one from a real 3-call session (two large file reads, one echo). Every number measured, none simulated.*

Context Firewall is a local MCP proxy that sits between your AI agent (Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, ...) and every downstream MCP server you've configured. Large tool outputs (raw HTML, base64 blobs, giant JSON) are compressed before they ever reach the model's context window, and the client sees exactly 4 tools no matter how many the downstream servers actually have.

Measured results

MetricResult
Output compression70–94% on real HTML pages, ~97% on large structured JSON (smart stages alone, before budget truncation) — e.g. a live Wikipedia page via the fetch tool: 232,391 → 6,907 chars (97.0%, measured); a GitHub issues JSON payload via the jsonSummary stage: 186,810 → 3,480 chars (98.1%, measured)
Tool collapse122 → 4 exposed meta-tools (5 real downstream servers incl. official GitHub github-mcp-server, 85 tools)
Tool-definition savings~28,600 tokens *(estimated, chars ÷ 3.5)* — 102,158 raw definition chars vs. 2,146 exposed

All figures measured against real downstream MCP servers, not synthetic data — full methodology and tables in docs/BENCHMARKS.md.

What it does

  • Progressive tool disclosure — instead of loading every downstream tool's full schema at startup, the client sees 4 meta-tools (list_tool_categories, search_tools, invoke_tool, read_more) and only pays the token cost of a tool's full schema when it actually searches for it.
  • Output compression pipeline — large tool results are run through base64 stripping, main-content extraction + HTML→Markdown conversion (page chrome — nav, site headers/footers — is stripped when the page has a recognizable content region, so your token budget goes to actual content instead of navigation links), JSON structure-aware summarization, and finally character-budget truncation, in that order, before being returned.
  • Full output retrievable via `read_more` — nothing is silently thrown away. Every compressed output is stored in full (in memory, opaque handle) and can be paged back with read_more(handle, offset, length).
  • Session savings report — on shutdown, prints a shareable terminal card (and optional Markdown file) showing tool-definition and output-token savings for the session, plus a breakdown of which tools saved the most.

Quickstart

npx context-firewall --config context-firewall.json

Minimal context-firewall.json (the downstreams block mirrors the mcpServers format you already know):

{

"downstreams": { "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/project"] }, "github": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"], "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}" } } } }

(${GITHUB_TOKEN} above is just this example's environment variable *name* — pick whatever's already set in your shell; it gets expanded into GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN, the env var name the downstream server itself actually reads.)

Which GitHub server? Two options, different tool counts:

  • `@modelcontextprotocol/server-github` (used above) — the original npm package, 26 tools, one npx -y line, zero extra setup. Archived/no longer maintained upstream, but still functional.
  • [`github/github-mcp-server`](https://github.com/github/github-mcp-server) — the actively-maintained official server, 44 tools (default toolset) to 85 (GITHUB_TOOLSETS=all). Ships as a Go binary or Docker image, not an npm package:
  "github": {

"command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN", "ghcr.io/github/github-mcp-server"], "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}" } }

or, running a locally-built/downloaded binary directly: "command": "/path/to/github-mcp-server", "args": ["stdio"] (same env block; add GITHUB_TOOLSETS to scope which of the 85 tools are exposed).

Per-tool allow/deny policy. Add allowTools/denyTools (array of exact names or * globs) to any downstream entry to restrict which of its tools can be invoked:

"github": {

"command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"], "denyTools": ["delete_*"] }

Deny always wins over allow. When allowTools is set, only matching tools are permitted; everything else on that server is blocked. An empty allowTools: [] is treated the same as omitting it (allow everything), not "deny everything". Blocked tools are hidden from search_tools results, and invoke_tool rejects them before dispatching to the downstream server. Tool counts in list_tool_categories and in the meta-tool descriptions are unfiltered totals — the policy is only enforced at search_tools/invoke_tool time.

Client setup

Set Context Firewall as your only MCP server — move every downstream server you currently configure directly (filesystem, github, everything, ...) into context-firewall.json's downstreams block instead. Your agent then sees 4 tools instead of the sum of every downstream server's tool count; pointing the client at Context Firewall *alongside* your existing servers doesn't give you the tool-collapse or compression benefit.

Each client below takes the same server entry:

{

"mcpServers": { "context-firewall": { "command": "npx", "args": ["-y", "context-firewall", "--config", "/absolute/path/to/context-firewall.json"] } } }

Claude Code

Project-scoped .mcp.json in your repo root (shown above), or via the CLI:

claude mcp add --transport stdio context-firewall -- npx -y context-firewall --config /absolute/path/to/context-firewall.json
Claude Desktop

claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) — same mcpServers block as above.

Cursor

.cursor/mcp.json (project-scoped) or ~/.cursor/mcp.json (global) — same mcpServers block as above.

Cline

cline_mcp_settings.json (VS Code extension storage; macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json) — same mcpServers block as above.

Compatibility status
ClientStatus
Claude Codetested in real agent sessions — autonomous list → search → invoke → read_more workflow verified end-to-end
Claude Desktopprotocol-verified*
Cursorconfig format documented, community testing welcome
Clineconfig format documented, community testing welcome

\* Verified via MCP protocol integration tests (236 automated tests, including full stdio protocol round-trips against real downstream servers, run in CI on every push). Real-client reports welcome.

Configuration

downstreams

Each entry is either a stdio server (same shape as mcpServers) or a Streamable HTTP server:

{

"downstreams": { "local-tool": { "command": "npx", "args": ["-y", "some-mcp-server"], "env": { "TOKEN": "${TOKEN}" } }, "remote-tool": { "url": "https://mcp.example.com/mcp", "transport": "streamable-http" } } }

${VAR_NAME} in any string value is expanded from the environment; a missing variable fails config load with a readable error.

compression

Policy resolution order is default < perServer < perTool (later overrides earlier, field by field):

{

"compression": { "default": { "maxOutputTokens": 2000, "htmlToMarkdown": true, "stripBase64": true, "jsonSummary": true, "llmSummary": false, "bypass": false }, "perServer": { "github": { "maxOutputTokens": 4000 } }, "perTool": { "filesystem/read_file": { "maxOutputTokens": 8000 } } } }

FieldTypeDefaultMeaning
maxOutputTokensnumber2000Soft budget (chars ≈ tokens × 3.5) a compressed output is truncated to as a last resort.
htmlToMarkdownbooleantrueConvert detected HTML to Markdown, extracting the main content region (nav/header/footer chrome stripped) when one is recognizable.
stripBase64booleantrueReplace base64 blobs (data URIs and bare blocks) with a read_more handle.
jsonSummarybooleantrueCollapse homogeneous JSON arrays and trim long string fields, keeping valid JSON.
llmSummarybooleanfalseSemantically summarize over-budget outputs with an LLM of your choice. Requires the top-level llm block - see LLM summarization (opt-in).
bypassbooleanfalseSkip the whole pipeline for this server/tool - output passes through untouched.
report
{

"report": { "enabled": true, "markdownPath": "./context-firewall-report.md" } }

FieldTypeDefaultMeaning
enabledbooleantruePrint the session report to stderr on shutdown.
markdownPathstring*(none)*If set, also write the report as a Markdown file at this path.
callToolTimeoutMs

Top-level (not nested under compression). Per-invoke_tool timeout in milliseconds passed to the downstream MCP SDK client; a downstream that hangs without responding causes invoke_tool to return an isError result once this elapses, instead of blocking. Defaults to the SDK's own default (60,000ms) when unset.

{ "callToolTimeoutMs": 30000 }

How it works

The client calls list_tool_categories() to see what's connected and what it's roughly capable of, search_tools(query) to pull the full input schema for candidate tools, invoke_tool(server, tool, args) to actually run one (compressed on the way back), and read_more(handle, offset, length) to page through anything that got compressed. Compression, when it runs, always applies in the same order: strip base64 → main-content extraction + HTML to Markdown → JSON structure summary → truncate to budget (if the opt-in LLM summarization stage below is enabled, it runs right before truncation). Content extraction is conservative by design: it only strips chrome when a semantic content region ( / ) is recognizable or the removal clearly isn't the page's actual content, and falls back to whole

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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