Conduit
South Forge AI · 코딩
Conduit은 무료 오픈소스 로컬 MCP 게이트웨이로, 사용자 컴퓨터의 모든 AI 클라이언트에 공유되는 MCP 서버 묶음을 제공한다. 같은 서버 설정과 API 키를 Claude, Cursor, Codex, VS Code에 반복해서 붙여넣는 대신, 서버를 한 번만 설정하고 어디서나 켜면 된다. 게이트웨이는 도구 정의를 필요할 때 불러오므로, 에이전트는 매 요청마다 수백 개의 도구 설명을 짊어지지 않고 필요한 것을 검색해 찾는다. South Forge AI는 이제 이 제품을 Toolport라는 이름으로 제공한다. 초기 사용자 대부분이 아는 것은 여전히 Conduit이라는 원래 브랜드와 저장소다.
Conduit 소개
Conduit이란
Conduit은 MCP용 데스크톱 게이트웨이다. MCP는 AI 앱이 GitHub, Slack, 데이터베이스 같은 도구에 접근하도록 해주는 개방형 프로토콜이다. 사용자 컴퓨터에서 로컬로 실행되며, 지원되는 모든 AI 클라이언트가 대화하는 단일 포트 역할을 한다. 각 MCP 서버는 한 번 추가하고 한 번 인증하면 된다. 그다음 Claude, Cursor, Codex, VS Code, Windsurf와 약 30개의 다른 클라이언트에서 공유한다.
이것이 해결하는 핵심 문제는 컨텍스트 비대화다. 연결한 MCP 서버는 하나도 빠짐없이, 사용자가 한 글자도 입력하기 전에 전체 도구 목록을 에이전트의 컨텍스트에 쏟아붓는다. 서버를 몇 개만 더하면 요청마다 실질적인 토큰 세금을 낸다. 그 세금은 보이지 않는다. Conduit은 그 도구 정의의 벽을, 에이전트가 필요할 때 검색하는 작은 메타 도구 묶음으로 바꾼다.
가장 큰 한계는 적용 범위다. 이것은 여러 MCP 서버와 여러 AI 클라이언트를 돌리는 사람, 대개 개발자를 위한 도구다. 클라이언트 하나에 서버 하나만 쓴다면, 설정은 필요 이상의 장치다.
시작하기
- Windows, macOS, Linux용 Conduit을 내려받는다. 계정도, 클라우드 로그인도 필요 없다.
- 카탈로그에서 MCP 서버를 추가하거나, 이미 쓰는 클라이언트에서 기존 설정을 가져오거나, 서버 설정을 직접 붙여넣는다.
- 서버를 인증해 Conduit이 자격 증명을 평문 설정 파일이 아니라 운영체제 키체인에 저장하도록 한다.
- Clients 탭을 열고 사용하려는 각 AI 앱에서 서버를 켠다. 재시작은 필요 없다.
- 앱에서 활동과 도구별 제어를 확인한 뒤, 구성이 바뀌는 대로 서버를 켜고 끈다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 여러 AI 코딩 클라이언트를 저글링하는 개발자. Conduit은 MCP 서버를 한 번 설정해 Claude Code, Codex, Cursor, VS Code와 공유하므로 설정과 키를 다시 붙여넣는 일이 사라진다. 소스에서 빌드한다면 컴퓨터에 Node.js가 필요하다.
- 승인된 서버 묶음을 공유하는 소규모 팀. Teams 등급은 각 구성원의 자격 증명을 로컬에 두면서 공유 서버 목록을 동기화하며, 다섯 명까지는 무료다.
- 프라이버시를 중시하는 사용자. 자격 증명은 운영체제 키체인에 남고 도구 무결성 검사는 전적으로 사용자 컴퓨터에서 돌아가므로, 설정의 어떤 것도 기기를 벗어나지 않는다.
작업
- 도구 컨텍스트 부담 줄이기. 전체 서버 도구 목록을 검색 가능한 메타 도구로 바꾸면 토큰 사용이 낮게 유지되어, 요금제 한도 안에 여유가 생기고 답변이 더 정확해진다.
- 도구별 거버넌스 중앙화. 스위치 하나를 넘기면 연결된 모든 에이전트에서 파괴적 도구가 한꺼번에 숨겨진다. 여러 설정 파일을 편집하는 것보다 훨씬 쉽다.
- 에이전트 활동 감사. 서버별 지연 시간, 오류율, 전체 도구 호출 기록이 앱에 남아 있어, 에이전트가 실제로 무엇을 실행했는지 알아야 할 때 유용하다.
활용 상황
- 새 노트북 설정하기. 이전 컴퓨터에 있던 서버를 가져오면 모든 설정을 처음부터 다시 만들 필요가 없다.
- 하루에 세네 개 에이전트를 오가며 작업하기. 공유 게이트웨이 덕분에 같은 서버 묶음이 클라이언트 사이를 따라오고, 매번 재시작할 필요가 없다.
- 비밀은 넘기지 않고 동료와 스택 공유하기. 팀은 서버 목록을 동기화하고 각자는 로컬에서 인증한다.
주요 기능
모든 AI 클라이언트를 위한 하나의 게이트웨이
Conduit은 MCP 지원 앱 모두가 연결하는 로컬 서비스로 실행된다. 서버를 한 번 인증하면 Claude, Cursor, Codex, VS Code, Windsurf와 나머지 지원 클라이언트에 나타난다. 핫 토글로 클라이언트별로 서버를 켜고 끌 수 있다. 재시작은 없다. 어느 오후에 mcp.json 네 개를 손으로 고쳐 본 사람에게, 바로 이 부분이 실제로 시간을 아껴 준다.
컨텍스트를 줄이는 지연 도구 탐색
모든 도구 정의를 미리 불러오는 대신, Conduit은 에이전트가 필요할 때 검색하는 몇 개의 메타 도구를 노출한다. 벤더 자체 벤치마크에서 단일 요청의 도구 정의 토큰은 23,698개에서 886개로 줄었다. 큰 감소다. 같은 작업 성공률로 측정했을 때, 회사는 서버에 따라 74~91퍼센트의 토큰 감소를 보고한다. 이 수치는 독립적인 결과가 아니라 South Forge AI의 측정치로 받아들여야 한다.
도구 무결성 검사
게이트웨이는 모든 도구의 지문을 만들고 두 가지 공격 패턴을 표시한다. 승인한 뒤 정의가 바뀌는 러그풀과, 도구 설명 안에 숨은 명령이 들어가는 도구 포이즈닝이다. 두 검사 모두 기본으로 켜져 있다. 둘 다 로컬에서 돌기 때문에, 에이전트가 변조된 설명에 따라 행동하기 전에 표시된 도구가 드러난다.
운영체제 키체인에 담긴 비밀
API 키는 운영체제 키체인에 저장되고 실행 시점에 주입된다. 설정 파일에 들어가지도, 클라우드 금고로 가지도 않는다. 이로써 키를 공용 저장소에 커밋하는 흔한 실수가 사라진다. 설정 파일이 유출돼도 자격 증명이 넘어가지 않는다는 뜻이기도 하다.
전체 플릿에 걸친 도구별 거버넌스
어떤 도구든 켜고 끌 수 있다. 스위치 하나로 모든 에이전트에서 파괴적 도구를 한꺼번에 숨길 수 있다. Teams 등급에서는 관리자가 개별 구성원이 풀 수 없는 정책을 설정한다. 사설 또는 로컬 네트워크의 서버는 거부되므로, 공유 설정이 조용히 내부 시스템으로 통하는 경로가 되지 않는다.
에이전트 규칙과 권한을 한곳에서
Conduit은 에이전트에 주는 지침과 권한 정책도 관리한다. 기존 CLAUDE.md나 AGENTS.md를 가져오거나, 앱에서 규칙 묶음을 작성한다. 그다음 켠 모든 클라이언트에 적용한다. 전역으로도 프로젝트별로도 작동한다. 사용자 본인의 텍스트는 건드리지 않고, 손으로 편집한 블록이 조용히 덮어써지지도 않는다.
장단점
장점
- MIT 라이선스로 무료이자 오픈소스여서, 모든 줄을 읽을 수 있고 원하면 직접 호스팅할 수 있다.
- 도구 정의 토큰을 크게 줄여 비용을 낮추고, 긴 작업에서 에이전트에 여유를 준다.
- 자격 증명이 각 클라이언트 설정 파일로 복사되지 않고 로컬 키체인에 남는다.
- 서버 구성 하나를 약 30개 AI 클라이언트와 공유하며, 서버를 켜고 끌 때 재시작이 필요 없다.
- 로컬 도구 무결성과 거버넌스 기능으로 파괴적이거나 변조된 도구를 통제할 수 있다.
단점
- 여러 MCP 서버와 클라이언트를 돌리는 사람을 위해 만들어져, 서버 하나만 쓰는 사람은 추가 설정에 비해 얻는 게 적다.
- Teams 호스팅 옵션은 별도의 계정 기반 제품이라, 완전히 로컬로 남고 싶었다면 클라우드 의존이 하나 늘어난다.
- 벤치마크는 벤더에서 나온 것이다. 홍보하는 토큰 절감은 아직 독립적으로 검증되지 않았다.
자주 묻는 질문
Conduit은 하나의 게이트웨이를 중심으로 만들어진 로컬 MCP 서버 관리자다. MCP 서버를 한 번 설정해 여러 AI 클라이언트에서 동시에 쓸 수 있다. 도구 정의는 필요해질 때까지 에이전트의 컨텍스트 밖에 머문다.
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StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
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