Gcf Proxy

Name: Gcf Proxy
Author: blackwell-systems

제작자: blackwell-systems버전 0.10.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.blackwell-systems/gcf-proxy

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Drop-in MCP proxy. 71% fewer tokens. Session dedup compounds to 92%. Zero code changes.

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "gcf-proxy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@blackwell-systems/gcf-proxy"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add gcf-proxy -- npx -y @blackwell-systems/gcf-proxy

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "gcf-proxy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@blackwell-systems/gcf-proxy"
      ]
    }
  }
}

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

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "gcf-proxy": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@blackwell-systems/gcf-proxy"
      ]
    }
  }
}

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 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 blackwell-systems 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 32537개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 13%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32537개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Gcf Proxy, 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(0.10.2)은 5개월 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, TF Rooms

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★ 211어제 업데이트

설치

TF Rooms

제작자: tfrooms.com

Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.

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.

gcf-proxy

Bidirectional MCP proxy that translates between JSON and GCF. Drop-in, zero changes to your server or client. Works with any structured data format.

100% comprehension on every frontier model. 29% fewer tokens than TOON, 56% fewer than JSON (2,400+ evals, 11 models, 3 providers). Nested object flattening with opt-out for open-weight models. One line change in your MCP config.

Install

pip install gcf-proxy                                         # PyPI

npm install -g @blackwell-systems/gcf-proxy # npm go install github.com/blackwell-systems/gcf-proxy@latest # Go

Try it (30 seconds, no auth)

gcf-proxy --verbose uvx yfinance-mcp

Use it with any MCP client. When tools return structured JSON, the proxy re-encodes to GCF and logs savings to stderr:

gcf-proxy: get_price_history              54.0KB -> 28.1KB (48% saved)

gcf-proxy: get_ticker_info 10.0KB -> 7.4KB (26% saved) gcf-proxy: get_price_history 53.8KB -> 27.9KB (48% saved)

--- gcf-proxy session stats --- Tool calls rewritten: 3 JSON bytes in: 117.8KB GCF bytes out: 63.4KB Bytes saved: 54.4KB (46.2%) Est. tokens saved: ~13.6K

Real live stock data from Yahoo Finance. 118KB of JSON reduced to 63KB. ~13,600 tokens saved in 3 tool calls.

Usage

Local server (stdio)

Add gcf-proxy in front of any MCP server command:

"mcpServers": { "memory": { "command": "gcf-proxy", "args": ["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"] } } }

Remote server (HTTP)

Point --upstream at any Streamable HTTP MCP server:

"mcpServers": { "remote": { "command": "gcf-proxy", "args": ["--upstream", "http://host:3000/mcp"] } } }

Supports JSON and SSE responses. Session ID tracking via Mcp-Session-Id is automatic.

Deploy as HTTP service

--http turns the proxy into a remote Streamable HTTP server:

gcf-proxy --http :9090 --session your-mcp-server

Any MCP client that supports HTTP transport connects directly. Health check at /health. Chains with --upstream for fully remote deployments.

Both modes are bidirectional: server responses are encoded to GCF, GCF in tool call arguments is decoded to JSON. Neither side needs to change.

Flags

Flag	Description
`--session`	Enable session dedup (bare refs for previously-transmitted symbols)
`--cache`	Cache encoded responses for identical tool calls
`--delta`	Send only changed symbols when a tool's response changes slightly
`--no-flatten`	Use expanded encoding for nested objects (open-weight models currently comprehend this form better; GCF still outperforms JSON either way)
`--min-size N`	Skip encoding for responses smaller than N bytes (default: 100)
`--stream-threshold N`	Min symbols before streaming mode activates (default: 5)
`--stats-file PATH`	Write JSON stats to file after each call
`--upstream URL`	Connect to a remote MCP server over HTTP
`--http ADDR`	Serve MCP over Streamable HTTP
`--no-progress`	Disable progress notifications
`--verbose`	Log per-call savings to stderr

Responses: Server (JSON) -> LLM (GCF)

Before: {"tool":"context_for_task","symbols":[{"qualified_name":"pkg.Auth","kind":"function","score":0.78,...},...]}

After: GCF profile=graph tool=context_for_task budget=5000 tokens=1900 symbols=50 edges=20

targets

@0 fn pkg.Auth 0.78 lsp_resolved ...

53-71% fewer input tokens.

Requests: LLM (GCF) -> Server (JSON)

If the LLM produces GCF in a tool call argument (63% fewer output tokens), the proxy decodes it to JSON before forwarding:

LLM sends:    {"tool": "process", "arguments": {"data": "GCF profile=generic\nname=Alice\nage=30\n"}}

Server gets: {"tool": "process", "arguments": {"data": {"name": "Alice", "age": 30}}}

Detection is a 4-byte prefix check (GCF ). Zero overhead. Non-GCF strings pass through untouched.

How it works

Spawns your MCP server as a subprocess
Proxies stdin/stdout between client and server
Responses: intercepts JSON-RPC responses, re-encodes structured JSON as GCF
Requests: scans tool call arguments for GCF strings, decodes to JSON
Passes everything else through unchanged in both directions

Why not modify the server?

Sometimes you can't. The server is a third-party binary, or it's maintained by another team, or you just don't want to add a dependency. gcf-proxy gives you the token savings without touching server code.

If you control the server, use the GCF libraries directly for better control over session deduplication and delta encoding.

Benchmarks

100% general comprehension on every frontier model. 91.2% on adversarial code graphs (vs TOON 68.8%, JSON 54.1%). Wins 15/16 datasets on token benchmark.

Eval	GCF	TOON	JSON
General comprehension	100%	100%	100%
Adversarial code graphs (500 symbols)	91.2%	68.8%	54.1%
Token efficiency (16 datasets)	15/16 wins	1/16	baseline

Reproduce comprehension eval: git clone https://github.com/blackwell-systems/gcf-go && cd gcf-go/eval && GOWORK=off go test -run TestComprehension -v -timeout 0

Reproduce token benchmark: git clone https://github.com/blackwell-systems/toon && cd toon && git checkout gcf-comparison && cd benchmarks && pnpm install && pnpm benchmark:tokens

License

MIT - Dayna Blackwell / GCF

Gcf Proxy

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

TF Rooms

제작자의 README

gcf-proxy

Install

Try it (30 seconds, no auth)

Usage

Local server (stdio)

Remote server (HTTP)

Deploy as HTTP service

Flags

Responses: Server (JSON) -> LLM (GCF)

targets

Requests: LLM (GCF) -> Server (JSON)

How it works

Why not modify the server?

Benchmarks

Links

License