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

OneTool MCP

제작자: beycom버전 2.2.2i★ –i–
레지스트리 이름io.github.beycom/onetool-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

One MCP for devs incl Brave,Google,Tavily,Context7,AWS,Excalidraw,DB,GitHub,DevTools,Playwright

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: –
  • 전송 방식:
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

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.

제작자가 레지스트리에 설치 정보를 올리지 않았어요. 아래 제작자의 README를 확인하세요.

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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 beycom 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7234개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7234개 중 7%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7234개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

OneTool MCP, 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(2.2.2)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 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.

🧿 One MCP for developers - no tool tax, no context rot. 250+ tools your agent calls as Python code: search, docs, files, databases, diagrams, vision, memory - plus a proxy for every MCP server you already use.

Works with Claude Code, Cursor, Codex - any MCP client


The Problem

Every MCP server re-sends its tool definitions on every request: 3K-30K tokens each. Connect 5 servers and you've burned 55K tokens before the conversation starts. Connect 10+ and you're at 100K.

The math is brutal: Claude Opus 4.5 at $5/M input tokens, 20 days × 10 conversations × 10 messages × 3K tokens = $30/month per MCP server - even if you never use the tools.

And then there's context rot - your AI literally gets dumber as you add more tools (Chroma Research, 2025).

The Solution

OneTool is one MCP server that exposes tools as a Python API. Instead of reading tool definitions, your agent writes code:

__onetool brave.search(query="react 19 server components")

Configure one MCP server. Use unlimited tools - ~2K tokens no matter how many you add.

"Agents scale better by writing code to call tools instead. This reduces the token usage from 150,000 tokens to 2,000 tokens...a cost saving of 98.7%"

— Anthropic Engineering

97% fewer tokens. 30× lower cost. No context rot. (Measured - 47,660 → 1,131 input tokens against 18 MCP servers.)

📖 Read the full story


Code Is the Interface

Because tools are Python functions, your agent does things tool-call JSON can't: batch, chain, loop, compose.

__onetool

page = webfetch.fetch(url="https://fastmcp.dev/changelog", output_format="markdown") notes = ot_llm.transform(data=page, prompt="Summarise the breaking changes") mem.write(topic="deps/fastmcp", content=notes)

Three packs, one request. Intermediate results flow between tools as variables - the page body never touches your context window, and the summarising runs on a cheap model instead of your expensive coding agent.

Every call is explicit and reviewable - __onetool brave.search(query="...") shows you exactly what runs. No tool-selection guessing.

And the runtime is built for how agents actually type:

  • mem.search(q="auth") works - any unambiguous parameter prefix resolves (q= → query=)
  • wb.draw(...) works - packs have short aliases (wb, ctx, img)
  • github.listRepositories() works on proxied servers - snake/camel/Pascal all resolve
  • A typo'd tool gets a did-you-mean, a disconnected server names the command that fixes it
  • Oversized results come back as a searchable handle instead of flooding the window

Install

Bootstrap (installs uv if missing, installs OneTool, initialises config, prints MCP config):

curl -LsSf https://onetool.beycom.online/install.sh | sh          # macOS / Linux

irm https://onetool.beycom.online/install.ps1 | iex # Windows (PowerShell)

Or install manually with uv:

uv tool install 'onetool-mcp[all]'   # everything

onetool init --config ~/.onetool

Then print ready-to-paste MCP client config with resolved absolute paths and add it to your client (claude-code, claude-desktop, cursor, or vscode):

onetool init mcp-config --client claude-code   # or omit --client for all four

That's it. All 250+ tools work out of the box.

Verify: onetool init validate --config ~/.onetool/onetool.yaml

Install the ot-ref skill into your agent with vercel-labs/skills - it teaches the call conventions and ships a greppable index of every tool signature:

npx skills add https://github.com/beycom/onetool-mcp --skill ot-ref --agent claude

📖 Full installation guide


What's Inside

Search & docsBrave, Google-grounded, and Tavily search (each with batch + answer modes), Context7 library docs, web fetch with extraction controls
Files & dataFile ops with path boundaries, full Excel control, SQL databases, PDF/Word/PowerPoint → Markdown, ripgrep, package versions
Context economyctx handles for large outputs, partial file reads (toc/slice), image vision on a dedicated cheap model (zero host tokens), LLM delegation (10× savings)
Persistent statemem memory with semantic + keyword search, history and rollback; knowledge RAG bases with AI enrichment; localhist Git-backed project snapshots
VisualLive Excalidraw whiteboard with a Mermaid-compatible DSL and offline auto-layout, Mermaid/PlantUML/D2 diagrams, architecture models → draw.io-editable SVG
RuntimeMCP server proxy with runtime enable/disable/restart, direct CLI/API into the running process, ot-ref agent skill, in-conversation tool forging
Trustage-encrypted secrets backed by your OS keychain, AST validation, path boundaries, output sanitisation, runtime stats with estimated savings

Tools

28 packs, 253 tools ready to use (console in beta):

PackToolsExtraDescription
archgenerate, validate, bundle_solution, …[dev]Architecture models → draw.io-editable SVG
bravesearch, news, image, video, search_batch[util]Brave web search
chrome_utilhighlight_element, guide_user, …[dev]Browser annotations (Chrome DevTools)
console *(beta)*show, display, list, read, clearMessages to the upcoming onetool-console app
context7search, doc[dev]Library documentation
convertpdf, word, powerpoint, excel, auto[util]Documents → Markdown
dbquery, schema, tables, sample[dev]SQL databases
diagramrender_diagram, batch_render, get_template, …[dev]Mermaid / PlantUML / D2 via Kroki
excelread, write, formula, create_table, … (24 tools)[util]Full Excel control
fileread, write, edit, grep, slice, toc, … (16 tools)[util]File ops with path boundaries
groundsearch, dev, docs, reddit, search_batch[util]Google-grounded search with sources
knowledgesearch, ask, write, related, … (15 tools)[util]RAG knowledge bases (hybrid search)
localhistsave, diff, restore, autosave_start, … (15 tools)[dev]Git-backed local history snapshots
memwrite, search, ask, history, rollback, … (31 tools)[util]Persistent memory with semantic search
othelp, tools, stats, status, result, … (18 tools)Introspection and management
ot_context (ctx)write, read, grep, slice, toc, ask, … (13 tools)Smart context store for large outputs
ot_forgecreate_ext, validate_extScaffold new tool packs
ot_image (img)load, ask, clip_ask, summary, … (9 tools)Image vision via a dedicated model
ot_llmtransform, transform_fileLLM-powered transforms
ot_secretsset, encrypt, audit, rotate, … (8 tools)Encrypted secrets management
ot_serversenable, disable, restart, statusRuntime control of proxied servers
ot_timerstart, stop, elapsed, list, clearNamed timers
packagepypi, npm, version, audit, models[dev]Package versions and staleness
play_utilhighlight_element, guide_user, …[dev]Browser annotations (Playwright)
ripgrepsearch, count, files, types[dev]Fast code search
tavilysearch, research, extract, search_batch, …[util]AI-native search and extraction
webfetchfetch, fetch_batch[dev]Web content extraction
whiteboard (wb)open, draw, layout, screenshot, … (22 tools)[util]Live Excalidraw canvas

📖 Complete tools reference — every signature, generated from source


MCP Server Proxy

Keep the MCP servers you already use. Wrap them in YAML and call them explicitly - as Python namespaces, without their tool tax:

# .onetool/onetool.yaml

servers: local_tools: type: stdio command: npx args: ["-y", "some-mcp-server@latest"] private_api: type: http url: ${PRIVATE_MCP_URL} auth: type: bearer token: ${PRIVATE_MCP_TOKEN}

__onetool private_api.read_resource(path="README.md")

Proxied servers can be enabled, disabled, and restarted mid-conversation with ot_servers - no client restart.

📖 Configuration guide


Secrets You Can Commit

onetool init walks you through encrypted secrets: values in secrets.yaml are age-encrypted, the private key lives in your OS keychain, and decryption happens transparently at load.

# secrets.yaml - safe to inspect, safe to commit

brave_api_key: age1enc:YWdlLWVuY3J5cHRpb24ub3JnL3YxCi0+IFgyNT...

📖 Security guide


Use from the CLI

Works as an MCP server and as a direct CLI bridge into the same running process - loaded config, secrets, and proxy connections stay warm. Useful for agent harnesses, scripts, and automation:

# Recommended local MCP root mode: stdio

onetool serve --config .onetool/onetool.yaml

URL-based MCP root mode for containerized clients

onetool serve --transport http --config .onetool/onetool.yaml --host 127.0.0.1 --port 8767 --path /mcp

Enable the MCP-owned direct API in onetool.yaml:

direct.host.enabled: true

Start OneTool as MCP, then use the port printed in startup logs.

onetool

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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