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

4q Tokenz

โดย steveweltmanรุ่น 1.14.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.steveweltman/4q-tokenz

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Intelligent MCP proxy that reduces token usage by exposing only mcp_search and mcp_call.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "4q-tokenz": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "4q-tokenz"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add 4q-tokenz -- npx -y 4q-tokenz

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "4q-tokenz": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "4q-tokenz"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "4q-tokenz": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "4q-tokenz"
      ]
    }
  }
}

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 steveweltman 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7282 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 11% ของอีก 7282 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7282 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

4q Tokenz 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 (1.14.1) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

MCP Proxy Gateway

A context-aware MCP proxy that reduces token usage by exposing only 3 tools (mcp_search, mcp_call, mcp_schema) to LLMs instead of the full catalog.

Why This Exists

When you connect multiple MCP servers to an LLM, every tool from every server is listed in the LLM's context window. For a typical workspace with 50-100 tools across multiple MCP servers, that's thousands of tokens of schema documentation on every request.

MCP Proxy Gateway sits between your LLM and your MCP servers, offering:

  • JIT tool loading — tools from upstream servers are discovered once at startup, then tools are called on-demand. Clients never see the full catalog.
  • Intelligent search — fast lexical (BM25) search to find the right tool for a query. Tool tokens are pre-computed at startup for zero-overhead per-query scoring.
  • Token savings — LLMs only see 3 tool schemas (search, call, schema) instead of 50+. Typical savings: 20-40% per turn for tool-heavy workflows.
  • Zero native dependencies — pure JavaScript, no native modules, no model downloads, no supply chain risk from ML packages.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ Your LLM │ │ (sees only: mcp_search, mcp_call, mcp_schema) │ └────────────────────┬────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────▼──────────────┐ │ MCP Proxy Gateway │ │ ┌──────────────────────┐ │ │ │ Tool Registry │ │ │ │ (BM25 lexical) │ │ │ └──────────────────────┘ │ │ ┌──────────────────────┐ │ │ │ Connector Manager │ │ │ │ (Idle timeout reap) │ │ │ └──────────────────────┘ │ └────────────┬─────────────┘ │ ┌─────────────┼─────────────┐ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │Google │ │MailerLite│ │Your Svc │ │Gmail │ │ Campaigns│ │ Custom │ │Calendar │ │ │ │ Tools │ │Drive │ │ │ │ │ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘

Prerequisites

  • Node.js 18+ with npm or pnpm
  • One or more MCP servers to proxy (stdio or HTTP)

Installation

From Source
git clone https://github.com/steveweltman/4q-tokenz.git

cd 4q-tokenz

pnpm install pnpm build

Install to ~/.local/bin and configure

./install.sh

As a Dependency
npm install -g 4q-tokenz

Getting Started: Google Workspace Example

Here's a concrete walkthrough to connect Google Workspace (Gmail, Calendar, Drive) to your LLM through the proxy:

Step 1: Choose or Build an MCP Server for Google

You need an MCP server that wraps Google APIs. Options:

  • @antidrift/mcp-google (recommended) — A collection of MCP server implementations for Google Workspace (Gmail, Calendar, Drive, Docs, Sheets). Works out of the box with this proxy.
  npm install @antidrift/mcp-google

or

npx @antidrift/mcp-google --help

  • @modelcontextprotocol/server-gmail — Gmail-only, official MCP server
  • Build your own — See the MCP spec to wrap your own APIs
Step 2: Set Up Google OAuth
  1. Go to Google Cloud Console
  2. Create a new project or select an existing one
  3. Enable these APIs:
  • Gmail API
  • Google Calendar API
  • Google Drive API
  1. Create an OAuth 2.0 credential (type: Desktop application)
  2. Download the credential JSON
  3. Run the Google MCP server once to generate token.json:
   GOOGLE_CREDENTIAL_FILE=~/Downloads/credentials.json \

npx @antidrift/mcp-google

   This opens a browser for you to authorize. Once done, it saves `token.json` locally.
Step 3: Configure the Proxy

Create ~/.config/4q-tokens/config.json:

{

"upstreams": [ { "name": "google-workspace", "transport": "stdio", "command": "npx", "args": ["@antidrift/mcp-google"], "env": { "GOOGLE_TOKEN_FILE": "~/.local/share/google-mcp/token.json", "GOOGLE_CONNECTORS": "gmail,calendar,drive" } } ], "searchLimit": 5, "callItemLimit": 30, "maxTextLength": 800, "maxOutputTokens": 10000, "idleTimeoutMs": 600000 }

Step 4: Start the Proxy
mcp-proxy

Or via systemd if installed:

systemctl --user start mcp-proxy

Step 5: Connect Your LLM

Configure your LLM to use http://127.0.0.1:9200/mcp as its MCP server. It will see:

  • mcp_search — find tools by natural language
  • mcp_call — invoke a tool
  • mcp_schema — see tool details

Example query:

mcp_search("send an email")

Returns: google_send_email (Gmail)

mcp_call(ref="google_send_email", args={"to": "user@example.com", "subject": "Hello", "body": "Test"})

Configuration

Quick Start with Environment Variables
export MCP_PROXY_UPSTREAMS='[

{ "name": "google", "transport": "stdio", "command": "node", "args": ["/path/to/google/server.mjs"], "env": { "GOOGLE_TOKEN_FILE": "token.json" } } ]'

export MCP_PROXY_SINGLETON_PORT=9200 export MCP_PROXY_DASHBOARD_PORT=9100

node dist/index.js

Config File (Recommended)

Create ~/.config/4q-tokens/config.json:

{

"upstreams": [ { "name": "google-workspace", "transport": "stdio", "command": "npx", "args": ["@antidrift/mcp-google"], "env": { "GOOGLE_TOKEN_FILE": "token.json", "GOOGLE_CONNECTORS": "gmail,calendar,drive" } }, { "name": "external-api", "transport": "http", "url": "https://mcp.example.com/", "auth": { "apiKey": "MY_API_KEY_ENV_VAR" } } ], "searchLimit": 3, "callItemLimit": 20, "maxTextLength": 500, "maxOutputTokens": 8000, "idleTimeoutMs": 300000 }

Then run:

node dist/index.js

The proxy will load the config from ~/.config/4q-tokens/config.json if it exists, otherwise fall back to the MCP_PROXY_UPSTREAMS environment variable.

Configuration Reference
Upstream Server Config
{

"name": "unique-id", "transport": "stdio" | "http",

// For stdio transport: "command": "node", "args": ["path/to/server.mjs"], "cwd": "/working/dir", // optional "env": { "KEY": "value" }, // optional

// For http transport: "url": "https://example.com/mcp", "auth": { "apiKey": "ENV_VAR_NAME" // reads from process.env[ENV_VAR_NAME] } }

Proxy Options
OptionDefaultDescription
searchLimit3Max tools returned by mcp_search
callItemLimit20Max items in mcp_call response
maxTextLength500Truncate text fields to N chars (detail=false: 500, detail=true: 1500)
maxOutputTokens8000Hard cap on response size
idleTimeoutMs300000Disconnect upstream servers after N ms of inactivity (0 = disabled)

Environment variable overrides:

export MCP_PROXY_SEARCH_LIMIT=5

export MCP_PROXY_CALL_ITEM_LIMIT=30 export MCP_PROXY_MAX_TEXT_LENGTH=800 export MCP_PROXY_MAX_OUTPUT_TOKENS=10000 export MCP_PROXY_IDLE_TIMEOUT_MS=600000

Multi-Agent Lanes (Per-Agent Isolation)

When several agents share one proxy, each agent should only be able to see and call its own tools. 4Q-Tokenz does this with lanes. A lane is a named view of the tool registry that is served at its own URL, /mcp/ . An agent connected to its lane cannot discover or call tools from any other lane, even if it knows the ref.

agent hope    -> entry "tokens-hope"   -> /mcp/hope    -> google-hope, hope-memory

agent clark -> entry "tokens-clark" -> /mcp/clark -> google-clark, clark-memory (no lane) -> /mcp -> refused (HTTP 403)

Defining lanes

Add an agents block next to upstreams in ~/.config/4q-tokens/config.json (or set MCP_PROXY_AGENTS as JSON). Each lane lists the upstream providers it may use and, optionally, individual tools to deny:

{

"upstreams": [ ... ], "agents": { "hope": { "allow": ["google-hope", "hope-memory"], "deny": ["google-hope.drive_share", "google-hope.share_doc"] }, "clark": { "allow": ["google-clark", "clark-memory"] } } }

FieldDescription
allowUpstream provider names this lane may use (required, at least one)
denyOptional. provider.tool or *.tool entries removed from the lane after allow is applied. Deny always wins. A deny entry that matches no tool logs a warning at startup, so typos do not fail open silently

Agent ids must match ^a-z0-9_{0,63}$. The plain array form ("hope": ["google-hope"]) is still accepted and means allow-only.

Fail-closed behavior
  • The unscoped route /mcp is refused with 403. A client that is not bound to a lane never sees the whole tool pool. For local development only, set MCP_PROXY_ALLOW_UNSCOPED=1 to re-enable it.
  • An unknown lane (/mcp/nobody) returns 404.
  • A stdio instance that would become the primary (and so serve the whole pool to one client) refuses to start unless MCP_PROXY_ALLOW_UNSCOPED=1. Run the proxy as a service instead (see Singleton and Bridge Mode).
  • A bridge refuses to start without a valid MCP_PROXY_AGENT.
Singleton and Bridge Mode

One primary instance owns the upstream connections and listens on MCP_PROXY_SINGLETON_PORT (default 9200). Run it as a service with MCP_PROXY_SERVICE_MODE=1 (HTTP only, no stdio). Any additional instance launched as a stdio MCP server detects the live primary through the lock file and becomes a bridge. A bridge forwards the client's stdio traffic to the primary on its own lane:

MCP_PROXY_AGENT=hope node dist/index.js    # bridge: forwards to http://127.0.0.1:9200/mcp/hope

The lock file lives in MCP_PROXY_LOCK_DIR, else $XDG_RUNTIME_DIR, else /run/user/ , else the temp dir. Hosts that launch the proxy with a minimal environment (for example the OpenClaw gateway) do not set XDG_RUNTIME_DIR, which is why the /run/user/ fallback exists. If an instance wins a lock but finds the port already served, it releases the lock and bridges instead of crashing.

Wiring agents in OpenClaw

OpenClaw has no per-agent MCP setting and does not tell a stdio server which agent launched it. Isolation therefore needs two layers:

  1. One MCP server entry per agent, each passing its own lane through the environment. Use names that start with a letter, because OpenClaw exposes MCP tools as __ :
"mcp": {

"servers": { "tokens-hope": { "command": "/path/to/start-4q-tokens.sh", "env": { "MCP_PROXY_AGENT": "hope" } }, "tokens-clark": { "command": "/path/to/start-4q-tokens.sh", "env": { "MCP_PROXY_AGENT": "clark" } } } }

  1. Each agent denies the other agents' entries using glob patterns in its tool policy, so it does not see them at all (deny always wins in OpenClaw's tool policy):
"agents": { "entries": { "hope": { "tools": { "deny": ["tokens-clark__*"] } } } }

The proxy lane is the enforcing boundary: whatever an agent does, a bridge bound to hope can only reach /mcp/hope. The OpenClaw deny list is defense in depth that keeps one agent from being handed another agent's entry.

Verifying isolation
  • Proxy log: every session is logged with its lane, for example HTTP session created: ... [hope]. There should be no [open] sessions and no Refused unscoped lines in normal operation.
  • From each agent, run mcp_search and confirm only that lane's providers appear.
  • From an agent, call a ref from another lane. It must return Tool not found.

Running

Standalone (Stdio Transport)
node dist/index.js

The proxy connects vi

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx