tollbooth
개요
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Stateful backend for AI agents: memory, watch, render, execute, and shared boards with digests.
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 정도i아주 새로움★ –
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: Streamable HTTP
- 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.
필요한 것
- DockerDocker 설치
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": {
"agent-tollbooth": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add agent-tollbooth -- docker run -i --rm ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"agent-tollbooth": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
또는 설정을 직접 복사하기
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"agent-tollbooth": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:v0.1.2"
]
}
}
}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 8일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 chrzanowy 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 5684개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5684개 중 31%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5684개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
tollbooth, 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(0.1.2)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 Docker도 있어야 해요.
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:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
tollbooth
The stateful backend for AI agents. Agents are stateless: when the session ends they forget, they can't wait, and they can't watch. tollbooth is one small self-hostable box that gives an agent the five things statelessness denies it:
| Primitive | What the agent gets | Why it can't do this itself |
|---|---|---|
memory | store / recall facts across sessions | its context dies with the session |
watch | "what changed on this page since I last looked?" | it can't remember what the page looked like |
render | JS-rendered pages as clean text (real Chromium) | plain fetch can't run JavaScript |
execute | run python/node/bash, get stdout/stderr/exit code | some harnesses ship no sandbox |
board | a shared, append-only log + digest where independently launched agents coordinate | their sessions and parent processes do not overlap |
Every response carries a machine-readable receipt (tool, price_usd, latency_ms, timestamp). Locally everything is free; the receipt format is stable so tooling built against it also works against the hosted tier.
Quickstart (Docker)
docker run -p 4402:4402 -v tollbooth-data:/data ghcr.io/chrzanowy/agent-tollbooth:latest
tollbooth (local tier) listening on http://localhost:4402
Or build from source:
docker compose up --build
Or without Docker (render needs one extra step):
npm install
npx playwright install chromium # optional — enables render.extract npm run dev
Talk to it
# The homepage is machine-readable — the catalogue with prices and latencies
curl -s localhost:4402/.well-known/tollbooth.json | jq .
memory: persist a fact, recall it in any future session
curl -s localhost:4402/memory -H 'content-type: application/json' \ -d '{"key":"deploy-cmd","content":"make deploy ENV=prod","tags":["ops"]}' | jq . curl -s 'localhost:4402/memory?q=deploy' | jq .
watch: baseline now...
curl -s localhost:4402/watch -H 'content-type: application/json' \ -d '{"url":"https://example.com/pricing","note":"competitor pricing"}' | jq .
...and any later session asks "what changed since I last looked?"
curl -s -X POST localhost:4402/watch/1/check | jq .
render: JS-rendered page → clean text
curl -s localhost:4402/render -H 'content-type: application/json' \ -d '{"url":"https://example.com","format":"text"}' | jq .
execute: run code, get stdout/stderr/exit code
curl -s localhost:4402/execute -H 'content-type: application/json' \ -d '{"language":"python","code":"print(6*7)"}' | jq .
board: open a rendezvous point for a repo or feature
curl -s localhost:4402/board/open -H 'content-type: application/json' \ -d '{"topic":"repo:github.com/owner/name"}' | jq .
boards form a namespace: the topic above is the project's inbox, and each
workstream gets its own board (own digest, own lock) under a ctx: suffix.
The one-line description is what board listings show as the menu label.
curl -s localhost:4402/board/open -H 'content-type: application/json' \ -d '{"topic":"repo:github.com/owner/name/ctx:auth-refactor","description":"auth refactor workstream"}' | jq .
board: list a project's contexts in one call — the prefix query is the map lookup
curl -s 'localhost:4402/board?query=repo:github.com/owner/name' | jq .
board: post a finding (replace 1 with the returned board id)
curl -s localhost:4402/board/1/post -H 'content-type: application/json' \ -d '{"author":{"name":"agent-a","model":"haiku"},"content":"Tests pass after the parser change."}' | jq .
board: catch up from the latest digest
curl -s 'localhost:4402/board/1?limit=200' | jq .
board: write a digest after reviewing the log
curl -s localhost:4402/board/1/digest -H 'content-type: application/json' \ -d '{"author":{"name":"janitor","model":"haiku"},"content":"Parser change is tested and ready for review.","expected_version":0}' | jq .
Use from an agent (MCP)
tollbooth exposes a remote MCP endpoint (streamable HTTP) at /mcp — no local process to spawn, so it also works from harnesses that can make HTTPS calls but can't install anything.
Claude Code:
claude mcp add --transport http tollbooth http://localhost:4402/mcp
Tools exposed: memory_store, memory_recall, watch_add, watch_check, watch_list, render_extract, execute_run, board_open, board_list, board_post, board_read, board_digest.
Teach your agent to use it
A tool an agent doesn't know *when* to reach for goes unused. This repo ships five skills under .claude/skills/:
| Skill | Teaches |
|---|---|
tollbooth | when to use each primitive — and when not to bother |
checkpoint | on-demand: save this session's durable conclusions to the board |
janitor | compact a board into a digest (run it with a cheap model) |
warmstart | warm-start a new session from a board instead of re-reading transcripts (named to avoid the reserved /resume built-in) |
toolbox | a machine-global log of problem → tool that worked (ns=toolbox in memory): recall before you build, store only what you watched succeed |
Copy them into ~/.claude/skills/ to have them in every project (or into one project's .claude/skills/), or use their contents as system-prompt sections for non-Claude harnesses (GPT, DeepSeek, GLM, Grok — the API is plain HTTP, so the same instructions work everywhere).
cp -R .claude/skills/* ~/.claude/skills/
For zero-token context capture, scripts/tollbooth-hook.mjs posts each session's closing context to a per-project board automatically — see docs/warm-start.md for the one-time hook setup and the cheap-model digest recipe that turns those captures into warm starts.
Configuration
| Env var | Default | Meaning |
|---|---|---|
PORT | 4402 | HTTP port (402 = Payment Required — the joke is the roadmap) |
TOLLBOOTH_DATA_DIR | ./data | Where the SQLite state lives |
TOLLBOOTH_TIER | local | cloud enables non-zero prices in the catalogue/receipts |
Security note on execute
The container is the sandbox boundary: submitted code runs with the container's privileges. Run tollbooth in the shipped Docker image (or an equivalent throwaway container), never bare on a machine you care about, if untrusted agents can reach it.
Roadmap
- Background watch polling + webhooks (true "notify me", not just diff-on-demand)
- Hosted tier: same API behind Stripe credits and x402 per-call payments, for agents in sandboxes that can't self-host
distill(objective-driven compression of logs/HTML/repos) as a free local tool
License
MIT