ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Tool Guardian

โดย LuminariSoftwaresรุ่น 0.10.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.LuminariSoftwares/tool-guardian

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

7 MCP servers for 1,084 tokens instead of 20,005. An MCP router that loads tool schemas on demand.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "tool-guardian": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tool-guardian"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add tool-guardian -- uvx tool-guardian

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "tool-guardian": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tool-guardian"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "tool-guardian": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tool-guardian"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub LuminariSoftwares ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32742 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 94% ของอีก 32742 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32742 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Tool Guardian ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.10.0) เข้า registry เมื่อวานซืน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Asset Notation

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Asset Notation

โดย assetnotation

Read and maintain an Asset Notation file on disk: net worth, holdings, valuations, CSV import.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Tool Guardian

Status: active development -- changelog

mcp-name: io.github.LuminariSoftwares/tool-guardian

Seven MCP servers for 1,084 tokens instead of 20,005.

One MCP server in front of all your others, so the model fetches a tool schema only when it needs one.

Quick start (60 seconds)

Nothing to install: uvx runs it from PyPI. The example server below is the MCP filesystem server, which runs with npx, so that one line needs Node.js — the router itself is Python 3.9+ and standard library only.

uvx tool-guardian --version

uvx --from tool-guardian tool-guardian-setup add files -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem "$HOME" uvx tool-guardian --selftest claude mcp add --scope user tool-guardian -- uvx tool-guardian # or any client: see "Run" below

Or tell your coding agent: Install tool-guardian (docs: https://raw.githubusercontent.com/LuminariSoftwares/tool-guardian/main/llms.txt) and route my MCP servers through it.

Prefer it installed? pip install tool-guardian, then drop the uvx prefixes (tool-guardian-setup add ..., tool-guardian --selftest).

Success looks like added 'files' to ~/.tool-guardian/mcp.json, then from --selftest 1 backend(s) up, 14 tools reachable. and a router tools cost ~N tokens vs ~M line. Already have servers in Claude Desktop, Cursor or Windsurf? tool-guardian-setup import copies them instead of add. In the client, ask for something one of your servers does; the model should call list_capabilities (or search_capabilities) and then call_tool.

What it looks like in practice

A real session against two servers (files and git), abridged only where marked. The model asks for the catalogue, narrows to one server, checks one tool's arguments, then calls it:

> list_capabilities()

[files] 14 tools: read_file, read_text_file, read_media_file, read_multiple_files, write_file, edit_file, create_directory, list_directory, list_directory_with_sizes, directory_tree, move_file, search_files, get_file_info, list_allowed_directories [git] 12 tools: git_status, git_diff_unstaged, git_diff_staged, git_diff, git_commit, git_add, git_reset, git_log, git_create_branch, git_checkout, git_show, git_branch

NEXT STEP: use search_capabilities with a keyword (or list_capabilities with one server name) to see a tool's args, then call_tool.

list_capabilities(server="files")

files.read_file: Read the complete contents of a file as text. DEPRECATED: Use read_text_file... args: path:string, ?tail:number, ?head:number files.read_text_file: Read the complete contents of a file from the file system as... args: path:string, ?tail:number, ?head:number ... 11 more tools ... files.list_allowed_directories: Returns the list of directories that this server is allowed to access.... args: (no arguments)

NEXT STEP: you have not answered the user yet. Pick the tool above that does the job and use call_tool with server files, that tool's name, and the args listed under it.

describe_tool(server="files", tool="read_text_file")

files.read_text_file: Read the complete contents of a file from the file system as... required args: path:string

NEXT STEP: use call_tool with server files, tool read_text_file, args: path:string, ?tail:number, ?head:number.

call_tool(server="files", tool="read_text_file", args={"path": "project/README.txt"})

hello from tool-guardian

NEXT STEP: answer the user from this result.

Only the router's own six tools were in the model's context the whole time; the 26 backend tools were never sent.

Proof

The result line is this repo's bench, run against the recorded tools/list answers of seven public MCP servers (no network, no model; abridged where marked):

$ python bench/bench_tokens.py

Tool-Guardian Token Benchmark

Token counting method: estimate:chars/3.5

| server | tools | tokens (full schemas) | ... | Total | 95 | 20005 |

Every request: 20005 tokens of tool schemas without tool-guardian, 1084 with it (94.6% less).

<!-- c1 --><!-- c2 -->

Run 2026-11-05 on the v0.10.0 tag. Test suite (pip install -r requirements-dev.txt && python -m pytest -q), run 2026-11-05:

428 passed, 4 skipped in 85.82s (0:01:25)

--selftest proves the *saving* and that your backends start — it does not prove your model will drive the router in your harness. See Model requirement.

One MCP server in front of all your others. Tested with Claude Code, OpenCode, Cline and Continue (one scripted-model turn per client, see Works with ); Claude Desktop, Cursor and other stdio MCP clients: expected, not yet tested.

Quick start &middot; Works with &middot; DeepSeek Harness &middot; Install both &middot; First 5 minutes &middot; Why &middot; Two ways to run it &middot; Architecture &middot; Install &middot; Measure it &middot; Output ladder &middot; DSH bundle &middot; Compatibility &middot; Changelog

An MCP server that sits in front of your other MCP servers and exposes 6 router tools (8 with skills) instead of dozens of specific ones: four generic ones to list, search, describe and call the tools behind it, plus two for tool-group costs and archived results (see Tools) — discovering the rest on demand — so tool definitions stop eating your context window before the model reads a word.

The router never talks to the model backend, so it does not matter whether Ollama, LM Studio, vLLM or llama.cpp serves your model; what matters is that your client's model calls tools (run with Ollama; the others expected, not yet tested).

Companion to Context Guardian: Context Guardian compacts the conversation before the window fills; Tool Guardian keeps the tools from filling it in the first place. Two halves of the same problem.

Without Tool GuardianWith it
7 MCP servers on a 32K model (bench)20,005 tokens of schemas on every request (61 % of the window)1,084 tokens (3 %); a schema is fetched only when the model asks
A 3,000-line build log with one error (bench)115,945 characters land in the conversation4,540 characters, the full original archived and one call away
A backend that fails to startan empty tool list the model silently works aroundstatus UNKNOWN plus the real error (e.g. could not start: …), never an empty list

When *not* to use the router

It is the wrong tool in two cases, and saying so is cheaper than finding out:

  • Your client already searches tools for you. Some clients (and some model APIs) load tool definitions on demand themselves. Putting a router under that adds a hop and a second catalogue for no saving.
  • You run a handful of small servers. The router's own tools cost about 1,100 tokens of tools/list; one small server behind it is close to break-even (--selftest prints the real arithmetic for *your* servers before you commit to it). The saving grows with every server added and is largest where it matters most — a 32K local model with half a dozen servers.

It also does not help if your model will not call tools reliably in the first place: see Model requirement.

Works with

pip install tool-guardian, then one entry in your client. Every example below starts the same command, tool-guardian, which reads ~/.tool-guardian/mcp.json: tool-guardian-setup import fills it from the servers you already use.

ClientExampleWhere it goesTested
Claude Codeproject.mcp.json, hook: settings.json, notesclaude mcp add --scope user tool-guardian -- uvx tool-guardian, or copy to .mcp.json in a project (Claude Code asks once to approve a project server — that file is the client's config, not the router's) ; the hook goes in ~/.claude/settings.json or .claude/settings.json2.1.296: full turn; hook in a live session
OpenCodeopencode.jsonopencode.json in the project, or ~/.config/opencode/opencode.json1.18.35: full turn
Clinecline_mcp_settings.jsonVS Code: Cline &rarr; MCP Servers &rarr; Configure MCP Servers; CLI: ~/.cline/data/settings/cline_mcp_settings.jsonCLI 3.0.70: full turn
Continuetool-guardian.yaml.continue/mcpServers/ in the workspace (IDE), or its mcpServers entry in config.yamlcn 1.5.47: full turn (entry in config.yaml)

What "full turn" means. On Linux, 2026-10-10, each client got the example's tool-guardian entry unchanged (Claude Code through claude mcp add-json; OpenCode and Continue with a test model provider added beside it; Cline the file as is) and talked to a scripted model (tests/clients/mock_model.py, no real model, no API key). The client sent tool-guardian's router tools to the model. The model's list_capabilities call went through tool-guardian to a stub MCP server, and the answer came back to the model. tool-guardian's call log recorded the client by name (claude-code, opencode, @cline/core, continue-cli-client). Re-run it: pip install -e . then python tests/clients/run_clients.py. This proves the wiring, not that *your* model will use the router: see Model requirement.

The Claude Code hook in a live session. The hook command from settings.json with --mode deny added (wrapped to

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx