Toolport

大家好，我是 Tyler。我搭建 Toolport，正是因为自己一直在重复配置相同的 MCP 服务器。Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Codex、VS Code，每一款都要求自己的 JSON 文件，还要把相同的 API 密钥以明文形式粘贴进去。

服务器接好之后，第二个问题就冒出来了。每一次请求时，每台 MCP 服务器都会把完整的工具清单一股脑塞进上下文。还没等我开口提问，三台服务器就已经消耗掉大约 24000 个 token 的工具定义。Toolport 位于你的智能体与服务器之间，改为对外声明一小批轻量的“元工具”，于是智能体只在真正需要时才会去检索工具。在前沿模型上以“答案是否正确”为标准进行基准测试，这种方案在任务完成度不变的前提下，总 token 消耗最多可减少 91%；在一份真实的 415 个工具的目录上，定义开销下降了 99.5%。

既然网关本来就在请求链路上，我顺便把这个位置用作了安全防线。Toolport 为每个工具生成指纹，对“卷款跑路（rug-pull）”和工具投毒进行标记；将看起来像注入攻击的工具输出标记为数据而非指令；并在执行破坏性调用前将其暂停，直到你在应用里确认通过。换句话说，你的智能体在删表之前会先问你。

如果你看过 7 月那次 Teams 上线发布，免费版应用自那以后已经有了不少变化。Toolport 现已在客户端和服务端两侧都支持最新的 MCP 规范（2026-07-28），而旧版客户端和服务器依然可以照常使用、毫无影响。代码模式允许智能体把一整条工具调用链作为一个沙箱化的服务器端脚本一次性执行，不必让每次调用都往返穿越模型。审批会与你确认时看到的参数严格绑定。目前已经支持多达 33 款客户端应用；如果你不想要桌面端，还提供了一个无界面的 Docker 网关可选。

它采用 MIT 协议、完全本地运行，没有任何流量经过我的服务器。如果你愿意试一试，欢迎告诉我下一个希望支持的客户端或服务器，那份清单就是后续路线图的依据。