AI コーディングアシスタントを手元にロードすることなく、何十もの外部ツールを使用することを可能にするゲートウェイ。

PMCP は、アシスタント (Claude Code, Codex など) と、プラグインできるサービス (GitHub, Jira, databases, 90+ 以上) の間にある。 質問をする前に、すべてのツールのフルスキーマをロードする代わりに、最初に短いメニューを提供し、ツールが実際に使用されるときにのみ詳細なスキーマを取得します。

なぜ存在しているのか

アシスタントは、AIの一般的なインターフェースであるMCP(Model Context Protocol)を介して外部サービスにアクセスし、他のソフトウェアに話します。 アシスタントが直接ダースンMCPサーバーに接続すると、ツール定義のallを一度に読み込みます。

コンテキストは限られ、メーターで計られます。全てのツール定義は、実際の作業のためにトークンとクラウドを消費します。 通話が遅く、高価な50以上のツールを読み込み、通常、新しいサービスを追加すると、アシスタントを再起動します。 Anthropic は MCP ツーリングで重要な課題としてコンテキスト bloat を強調しました。

PMCPは、このコンパクトでオンデマンドを保持する単一の接続ポイントです。

誰が

PMCP - Progressive MCP

A gateway that lets your AI coding assistant use dozens of external tools without loading them all up front.

PMCP sits between your assistant (Claude Code, Codex, and others) and the services it can plug into — GitHub, Jira, databases, 90+ more. Instead of loading every tool’s full schema before you’ve asked a question, it offers a short menu first and fetches the detailed schema only when a tool is actually used.

Why it exists

Assistants reach external services through MCP (Model Context Protocol) — a common interface for an AI to talk to other software. When an assistant connects to a dozen MCP servers directly, it loads all of their tool definitions into context at once.

Context is limited and metered: every tool definition costs tokens and crowds out room for the actual work. Loading 50+ tools you may never call is slow and expensive, and adding a new service usually means restarting the assistant. Anthropic has highlighted context bloat as a key challenge with MCP tooling.

PMCP is the single connection point that keeps this compact and on-demand.

Who it’s for

Developers and teams running AI coding assistants with many connected tools — especially anyone hitting “too many tools” or context-full limits.

What you get

• Lower token cost — the assistant sees a compact capability card, not 50+ full schemas, before doing real work.
• Load tools only when needed — downstream servers stay dormant until first use (“lazy by default”), and eager-start only when listed in autoStart.
• Add tools without restarting — provision a new server on demand from a manifest of 90+.
• One stable connection — your assistant sees ~26 steady meta-tools instead of a shifting set of many.
• Guardrails built in — output size caps and optional secret redaction.
• Works out of the box — core capability matching needs no API key.

Quick Start

Installation

# With uv (recommended)
uv pip install pmcp

# Or run directly without installing
uvx pmcp

# With pip
pip install pmcp

Upgrading from 2.x

3.0.0 refuses several things 2.7.3 accepted. Most importantly, a repository’s .mcp.json, .pmcp/manifest.yaml and .mcp-gateway-policy.yaml are ignored until you approve them with pmcp trust approve . MIGRATING.md has an upgrade checklist, a section for each breaking change (with a check, the fix and how to verify it), and how to roll back. To stay on 2.x for now, pin pmcp<3.

Capability matching is built-in — no API key needed. gateway.request_capability uses a pure-Python matcher that can return direct CLI guidance for installed