smart-mcp-proxy/mcpproxy-go

解決する課題

MCPProxyは、AIエージェントにおけるModel Context Protocol (MCP) 実装の制限を克服します。具体的には、ツール制限（例：Cursorの40ツール制限やOpenAIの128関数制限）を回避し、トークン消費を削減します。エージェントが実際に必要なツールのスキーマのみを読み込むことで、使われない数百のツールをロードするのを防ぎ、コンテキストウィンドウの肥大化を防ぎます。さらに、ツール汚染攻撃から保護するためのセキュリティ層を追加しています。

動作方法

AIエージェントと複数の上流MCPサーバーの間で安全なプロキシエンドポイントとして機能します。エージェントがすべてのツールを表示するのではなく、retrieve_tools関数を使ってキーワードに基づいてBM25検索で関連するツールを検索します。その後、選択されたツールの完全なスキーマはdescribe_toolを使ってのみ読み込まれます。ツールを実行する際には、意図に基づくバリアント（call_tool_read、call_tool_write、call_tool_destructive）を使用し、プロキシがツールのアノテーションおよびセキュリティポリシーに基づいて実行前に検証を行います。

対象ユーザー

大量のMCPサーバーを管理し、高度なセキュリティ、監査、トークン最適化を必要とするAIエージェントの開発者およびパワーユーザー（例：Cursor、VS Code、Claude Desktop、Goose）。

主な特徴

• トークン効率: ツールをオンデマンドで読み込むことで、トークン使用量を最大99%削減し、精度を43%向上。
• セキュリティ隔離: 新規サーバーは手動承認まで自動的にブロックされ、Snyk、Semgrep、TrivyなどのDockerベースのスキャナをプラグイン可能にサポート。
• クロスプラットフォーム: macOS、Windows、Linux用の単一バイナリとして配布され、組み込みWeb UIを備える。
• 監査可能性: すべてのツール呼び出しをローカルでログ記録し、エージェントワークフローを完全に再構築可能。
• 事前チェック: ヘッドレス自動化が、高コストなエージェントセッションを開始する前にツールの可用性と健全性を確認できる。