Toolroute

Name: Toolroute
Author: grossiweb

제작자: grossiweb버전 0.2.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.grossiweb/toolroute

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Route AI agent tasks to the best MCP server and LLM, scored on 132+ real benchmark executions.

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: 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

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": {
    "toolroute": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@toolroute/sdk"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add toolroute -- npx -y @toolroute/sdk

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "toolroute": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@toolroute/sdk"
      ]
    }
  }
}

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

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 grossiweb 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 7241개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7241개 중 7%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7241개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Toolroute, 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(0.2.2)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

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

ToolRoute

Routing layer for AI agents. One call returns the best MCP server and LLM for any task — scored on 132 real benchmark executions.

Quick start

Add to any MCP client (Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline):

"mcpServers": { "toolroute": { "url": "https://toolroute.io/api/mcp" } } }

Or via HTTP:

curl -X POST https://toolroute.io/api/route \

-H "Content-Type: application/json" \ -d '{"task": "search the web for recent AI papers"}'

"approach": "mcp_server", "recommended_skill": "exa-mcp-server", "recommended_skill_name": "Exa MCP Server", "recommended_model": { "slug": "claude-haiku-4-5-20251001", "display_name": "Claude Haiku 4.5", "provider": "anthropic", "tier": "cheap_chat", "provider_model_id": "anthropic/claude-haiku-4-5-20251001", "input_cost_per_mtok": 1.00, "output_cost_per_mtok": 5.00 }, "confidence": 0.91, "alternatives": ["brave-search-mcp", "tavily-mcp"], "fallback": "brave-search-mcp" }

recommended_model is always an object, not a bare string — the inner slug is the canonical model identifier.

How it works

Every task falls into one of three approaches:

Approach	When	Returns
`direct_llm`	Task needs only an LLM (code, writing, analysis)	Best model + cost estimate
`mcp_server`	Task needs an external tool (search, email, calendar)	Best tool + best model
`multi_tool`	Compound task ("send Slack AND update Jira AND email")	Ordered orchestration chain

Routing uses an LLM classifier (~$0.00001/call) for task understanding, then ranks candidates on a 5-dimension score:

Value Score = 0.35 × Output Quality

0.25 × Reliability
0.15 × Efficiency
0.15 × Cost
0.10 × Trust

Every reported outcome updates the scores. The routing gets more accurate as more agents use it.

Benchmark results

132 blind A/B executions across code, writing, analysis, structured output, and translation.

	ToolRoute	Fixed GPT-4o
Quality wins	6	0
Ties	9	9
Losses	0	—
Avg cost	$0.001–0.01	$0.03–0.10

API

Endpoint	Method	Description
`/api/route`	POST	Route a task to best MCP server + LLM (unified)
`/api/route/model`	POST	Route to best LLM model only (no MCP server)
`/api/mcp`	POST (JSON-RPC)	MCP server — 16 tools
`/api/mcp`	GET (SSE)	SSE transport for MCP clients
`/api/report`	POST	Report MCP server outcome (lightweight)
`/api/contributions`	POST	Advanced MCP skill telemetry (requires `skill_id` or `skill_slug` in payload)
`/api/report/model`	POST	Report LLM model outcome — use this for model telemetry, not `/api/contributions`
`/api/verify/model`	POST	Verify model output quality
`/api/skills`	GET	Search MCP server catalog
`/api/agents/register`	POST	Register agent identity
`/api/agents/preferences`	POST	Set routing preferences (Strategy D Phase 2 — `allow_china`, `regulated_industries`)
`/api/health`	GET	Service health check (DB + uptime)
`/api/metrics`	GET	Public aggregate platform metrics (no auth)

Full reference at toolroute.io/api-docs

SDK

npm install @toolroute/sdk

import { ToolRoute } from '@toolroute/sdk'

const tr = new ToolRoute() const rec = await tr.route({ task: 'parse this CSV and summarize it' }) // execute with rec.recommended_model ... await tr.report({ skill: rec.recommended_skill, outcome: 'success', latency_ms: 1400 })

Self-hosting

git clone https://github.com/grossiweb/ToolRoute.git

cd ToolRoute cp .env.local.example .env.local npm install npm run dev

Requires: NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL, NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY, SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY

How routing works

ToolRoute classifies each task using an LLM classifier (Gemini Flash Lite, ~$0.00001/call) with a keyword fallback. The resulting tier maps to a specific model via src/lib/routing/tiers.ts. Live pricing and capability data come from the models table. See docs/architecture.md for the full picture.

Stack

Next.js 14 (App Router) · Supabase (Postgres) · Vercel

License

MIT

Toolroute

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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

ToolRoute

Quick start

How it works

Benchmark results

API

SDK

Self-hosting

How routing works

Stack

License