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

conductor

제작자: fainir버전 0.4.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.fainir/conductor

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Verified tool calls for Claude Code: verify, retry and fallback over hermetic claude calls.

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": {
    "conductor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@fainir/conductor"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add conductor -- npx -y @fainir/conductor

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "conductor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@fainir/conductor"
      ]
    }
  }
}

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

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 fainir 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 32433개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 81%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

conductor, 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(0.4.1)은 8일 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, Symantec Cloud DLP AIops

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

Symantec Cloud DLP AIops

제작자: AIops-tools

Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.

내 컴퓨터에서 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.

conductor

Verified tool calls for Claude Code: an MCP server (installable as a plugin) whose 23 tools check their own output in code before you get it.

A model asked to "extract the email" or "redact the phone numbers" is usually right, and nothing tells you when it isn't. conductor puts each job behind a contract: an input schema, an output schema and a mandatory verifier. Deterministic jobs (slugs, base64, URL extraction) run as plain code and never touch a model. Judgment jobs (summaries, PII redaction) run as hermetic claude -p calls, and an answer that fails its verifier is retried with the failure as feedback, handed to a fallback, or returned as a failure; it is never silently passed through.

The skeleton (validate -> execute -> verify -> retry -> fallback -> log) is real code that cannot be skipped; the model is quarantined to the judgment-shaped holes.

Quick start

You need Claude Code installed and logged in, and Node.js 20 or newer on your PATH (the plugin starts the server with node).

claude plugin marketplace add fainir/conductor

claude plugin install conductor@conductor

Restart Claude Code (or run /reload-plugins in a running session). Inside a session the same steps are /plugin marketplace add fainir/conductor and /plugin install conductor@conductor. Check that the server is up:

$ claude mcp list

plugin:conductor:conductor: node /Users/you/.claude/plugins/cache/conductor/conductor/0.4.1/dist/conductor-mcp.cjs - ✓ Connected

Then ask for the job in plain words, for example "redact the PII in this ticket with conductor". The tools show up as mcp__plugin_conductor_conductor__ .

Update with claude plugin marketplace update conductor && claude plugin update conductor@conductor, remove with claude plugin uninstall conductor@conductor.

Without the plugin system. dist/conductor-mcp.cjs is a committed, self-contained bundle, so a clone needs no install or build step:

git clone https://github.com/fainir/conductor

claude mcp add conductor -s user -- node "$PWD/conductor/dist/conductor-mcp.cjs"

Other MCP clients can run npx -y @fainir/conductor, which serves MCP over stdio. The unrelated conductor-mcp package on npm belongs to someone else.

Usage

Every tool returns the same envelope. Real output from the bundle for base64_encode with {"text": "hello"}:

{ "ok": true, "output": { "encoded": "aGVsbG8=" }, "via": "base64_encode", "attempts": 1, "verdict": { "ok": true, "score": 1 } }

via names the rung that produced the answer (the tool itself, a declared fallback, or freeform for plain Claude), and attempts counts tries on that rung. A failure sets ok: false and the tool result's isError, and the verdict says why, so the calling model can fix its call:

{ "ok": false, "via": "redact_pii", "attempts": 0,

"verdict": { "ok": false, "score": 0, "feedback": "invalid input: input: missing required property 'text'; input: unexpected property 'txt' (allowed: text)" } }

From a clone you can drive the same loop with the CLI (npm ci first). Pure tools answer instantly and cost nothing:

$ npx tsx src/cli.ts slugify '{"text":"Hello, World!"}'

{ "ok": true, "output": { "slug": "hello-world" }, "command": "slugify", "attempts": 1, "verdict": { "ok": true, "score": 1 }, "costUsd": 0 }

$ npx tsx src/cli.ts normalize_phone '{"phone":"call me"}' { "ok": false, "command": "normalize_phone", "attempts": 1, "verdict": { "ok": false, "score": 0, "feedback": "shape: normalized must match /^\\+?\\d{6,15}$/ (an optional leading '+' followed by 6-15 digits)" }, "costUsd": 0 }

The CLI exits 1 when the result fails verification. Model-backed tools work the same way (npx tsx src/cli.ts extract_contact '{"text":"Call Sam at sam@acme.io"}') and spend a claude -p call per attempt. npx tsx src/cli.ts with no arguments lists the commands, and npx tsx src/cli.ts route "make a url slug" '{"text":"Hello World"}' lets a model pick the command.

Tools

Pure tools (code only, no model call)
toolinputwhat it doesverifier checks
slugifytextConvert a string into a URL-safe slug.non-empty; only [a-z0-9] runs joined by single hyphens
word_counttextCount the words and characters in a string. Words are whitespace-separated tokens of the trimmed text; chars is the raw length of the input.recomputes both counts
normalize_phonephoneNormalize a phone string to canonical '[+]digits' form by stripping non-digit characters.recomputes; optional + then 6-15 digits
truncatetext, maxTruncate text to at most max characters, appending a single-character ellipsis when it must be cut.length never exceeds max; recomputes
dedupe_linestextSplit text on newlines and keep the first occurrence of each line, preserving order.no duplicates; every line comes from the input; recomputes
extract_urlstextExtract all http(s) URLs from a text, deduped while preserving first-seen order.http(s) shape; each URL appears in the input
template_filltemplate, dataFill a template by replacing every {{key}} token with String(data[key]); fails, naming the keys, if any {{key}} has no value in data.recomputes; no {{placeholder}} left
base64_encodetextEncode a UTF-8 string to base64.decodes back to the input
base64_decodeencodedDecode a base64 string to UTF-8 text.re-encodes to the input (padding and line breaks ignored)
extract_emailstextExtract all email addresses from text.email shape; each address appears in the input
json_minifyjsonMinify a JSON string by removing insignificant whitespace.parses to the same value as the input
to_snake_casetextConvert a string to snake_case.recomputes
Model-backed tools (hermetic claude -p call)
toolinputwhat it doesverifier checks
extract_contacttextExtract a contact's name, email, and phone from a blob of text.schema; email and phone shape; the email must appear in the input (grounding)
summarizetext, max_sentences?Summarize a blob of text in at most a few sentences, using only the text itself.at most max_sentences (default 2); not longer than the input
extract_keywordstext, k?Extract up to k salient keywords or short phrases that appear verbatim in the input text.1 to k items (default 5); each appears verbatim in the input
classify_sentimenttextClassify the overall sentiment of a piece of text as positive, negative, or neutral.label is one of the three; confidence in 0..1
redact_piitextReplace every email address and phone number in the input text with [REDACTED], leaving all other text unchanged.no email or phone pattern left; [REDACTED] present when the input had PII
json_extracttext, fieldsExtract a caller-specified list of fields from a blob of text into a JSON object. Each requested field becomes a key; the value is null when the field is absent from the text.data is an object with every requested field as a key
fix_jsontextRepair malformed or loosely-formatted JSON text into a valid JSON value.json is an object or array
extract_datestextExtract every date referenced in a piece of text, normalized to ISO format YYYY-MM-DD.each is a real calendar date in YYYY-MM-DD
categorizetext, categoriesChoose the single best-fitting category for a piece of text from a provided list of categories.exactly one of the given categories
translatetext, target_languageTranslate a piece of text into a given target language.non-empty; at most 5x the input length + 20
detect_languagetextDetect the natural language of text.non-empty name; two-letter lowercase ISO 639-1 code

Inputs ending in ? are optional. The first three columns come from the command manifests (npm test fails if they drift); the full JSON Schemas are what the MCP server advertises.

How it works

input -> inputSchema check -> run the command -> verify -> ok? -> result

^ | no +-- retry with the verifier's feedback (model-backed, up to maxAttempts) | still no declared fallbacks -> freeform (plain Claude, same schema, same verifier)

  • Contracts with mandatory verifiers. Each command is commands/ /index.ts: a manifest (input and output JSON Schema, determinism, prompts, fallbacks) plus a verify() export. A command without a verifier cannot be registered (src/library.ts, src/registry.ts). Mechanical checks come first (schema, regex, recompute, grounding); llmJudge in src/verify.ts exists for criteria no code can express.
  • Precondition gate. Input that breaks the command's inputSchema is rejected before anything runs, with a message that names the problem.
  • Determinism gradient. pure commands are deterministic code: run once, cached, free, and never sent to a model. stochastic commands are run by the model and retried with feedback. effectful is reserved for commands that will need a human gate.
  • Fallback to freeform. Every model-backed ladder ends at plain Claude, held to the same output schema and verifier, so the conductor never does worse than a raw call, only better when a verified command applies.
  • Hermetic calls. Every model call (src/cc.ts) replaces the system prompt (--system-prompt), loads no settings (--setting-sources ""), enables no tools (--tools ""), saves no session, and constrains the answer with --json-schema. This matters: a naive call once returned the operator's own email instead of the one in the input, because ambient context (global CLAUDE.md, identity, hooks) leaked in.
  • Composition. runPipeline (src/pipeline.ts) chains commands; each step is verified before the next runs, so errors cannot silently compound.
  • Telemetry and routing. Every attempt is a JSONL line. npm run scores prints per-command reliability from the CLI and eval logs, and route() (src/router.ts) shows those rates to a small model that must pick from an enum of command names.

Configuration

SettingDefaultEffect
CONDUCTOR_HOME env var~/.conductorWhere the MCP server appends telemetry.jsonl
model in a manifestsonnetModel for that command's calls (the router and llmJudge use haiku)
maxAttempts in a manifest2Tries with feedback before the next fallback rung (pure commands run once)

Model-backed calls use whatever account the claude CLI is logged into.

Results (measured by the author)

Evals compare a single naive claude -p call with the conductor on the same inputs:

  • Single-shot extraction (eval/run-eval.ts): baseline 100% vs conductor 100%. On easy single-shot tasks a frontier model is already reliable, so there is no gap to close.
  • Composition (eval/contact-card.ts, extract_contact -> normalize_pho

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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