smart-mcp-proxy/mcpproxy-go

해결하는 문제

MCPProxy는 AI 에이전트에서 Model Context Protocol (MCP) 구현의 한계를 해결합니다. 특히 Cursor의 40개 도구 제한 또는 OpenAI의 128개 함수 제한과 같은 도구 제한을 우회하고, 토큰 소비를 줄입니다. 에이전트가 실제로 필요한 도구의 스키마만 로드하도록 하여 수백 개의 사용되지 않는 도구를 로드하는 것을 방지함으로써 컨텍스트 창의 과도한 확장(버블링)을 막으며, 도구 오염 공격으로부터 보호하기 위한 보안 계층을 추가합니다.

작동 방식

AI 에이전트와 여러 상류 MCP 서버 사이의 안전한 프록시 엔드포인트로 작동합니다. 에이전트가 모든 도구를 보지 않도록 하며, retrieve_tools 함수를 사용해 키워드 기반으로 BM25 검색을 수행하여 관련 도구를 검색합니다. 이후 선택된 도구의 전체 스키마는 describe_tool을 통해만 로드됩니다. 도구를 실행하려면 의도 기반 변형(call_tool_read, call_tool_write, call_tool_destructive)을 사용하며, 프록시는 도구 어노테이션과 보안 정책에 따라 실행 전 검증을 수행합니다.

대상 사용자

대량의 MCP 서버를 관리하고 고급 보안, 감사, 토큰 최적화가 필요한 AI 에이전트 개발자 및 고급 사용자(예: Cursor, VS Code, Claude Desktop, Goose)입니다.

주요 특징

• 토큰 효율성: 도구를 필요에 따라 로드함으로써 토큰 사용량을 최대 99% 절감하고 정확도를 43% 향상시킵니다.
• 보안 격리: 새로운 서버는 수동 승인 전까지 자동으로 차단되며, Snyk, Semgrep, Trivy 등의 플러그인 가능한 Docker 기반 스캐너를 지원합니다.
• 크로스플랫폼: macOS, Windows, Linux용 단일 바이너리로 배포되며 내장된 웹 UI를 제공합니다.
• 감사 가능성: 모든 도구 호출에 대한 로컬 활동 로그를 유지하여 에이전트 워크플로우를 완전히 재구성할 수 있습니다.
• 프리플라이트 체크: 헤드리스 자동화가 고비용 에이전트 세션을 시작하기 전에 도구의 가용성과 건강 상태를 확인할 수 있습니다.