igiamronit/justbetter-mcp

ジャストベッター MCP 動的、検索ベースのツール注入を備えたMCPゲートウェイ。

npx の正式なmcp

問題: LLM を標準のモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー (ファイルシステム、ウェブ検索、データベースなど) に接続することで、LDM のコンテキストウィンドウに数十や数百のツールをダンプします。 ツイート このトークンブロートの問題は、node_modules]につながります。 爆発、コンテキスト制限が侵害され、深刻な劣化したツール選択精度。

ソリューション: JustBetter MCP はゲートウェイ/プロキシとして機能することでこれを解決します。 すべての接続されたサーバーのツールをすべてのリクエストにダンプする代わりに、動的、検索ベースのツール注射を使用して、LMM に送信されたツールを制限します。 ツイート これは、2つのメインモードで動作します:Mode 2は、AnthropicのMCPツール検索またはOpenAIのCodexのツール検索に本質的に同等です。 LLMは積極的にツールのミッド会話を尋ねます。 Mode 1 は、生のプロンプト before の最初の LLM 呼び出しに皮脂の除去を実行する当社のカスタムアプローチです。 ツイート 測定結果: ベンチマーク ↓

お問い合わせ

インストール

最初の実行は、セットアップウィザードを開きます。プロバイダーを選択し、APIキーを貼り付けます(検証済み)

The Problem: Connecting an LLM to standard Model Context Protocol (MCP) servers (like a file system, a web searcher, and a database) dumps dozens or hundreds of tools into the LLM’s context window.

This token-bloat problem leads to node_modules blowups, context limits being breached, and severely degraded tool selection accuracy.

The Solution: JustBetter MCP solves this by acting as a gateway/proxy. Instead of dumping every connected server’s tools into every request, it uses dynamic, retrieval-based tool injection to limit the tools sent to the LLM.

It operates in two main modes: Mode 2 is essentially equivalent to Anthropic’s MCP Tool Search or OpenAI Codex’s tool search, where the LLM reactively asks for tools mid-conversation. Mode 1 is our custom approach that performs semantic retrieval on the raw prompt before the first LLM call.

Measured results: Benchmarking ↓

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Install

npx justbetter-mcp

The first run opens a setup wizard: pick a provider, paste an API key (verified against the provider before it is saved), choose a model, and choose which folder the agent is allowed to read and write. There is no JSON to hand-author.

Mode 2 — Claude Desktop, Cursor, or any MCP client. Add this to the client’s MCP config:

{
  "mcpServers": {
    "justbetter": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "justbetter-mcp", "gateway"]
    }
  }
}

The client starts with request_tools, batch_call and your pinned tools. Everything else is retrieved on demand: when request_tools finds something, its schema is added to the server’s tool list and the client is notified — that is the whole point.

Mode 1 needs a client that lets you set an OpenAI-compatible base URL. The bundled TUI is the reference client and always works. Cline, Roo, Continue, aider and Zed accept a custom base URL; Cursor is inconsistent across versions; Claude Desktop cannot, and is Mode 2 only.