Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
EyeSeeThru

JIT Tool Synthesis

by EyeSeeThru
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
TypeScript
Remote

JIT 도구 합성 v4

LLM 기반의 온디맨드 도구 생성 시스템으로, 인간의 승인 절차와 안전한 실행 환경을 제공합니다.

개요

이 시스템은 LLM을 사용하여 TypeScript 도구를 동적으로 생성하며, 실행 전 인간의 승인을 요구하고 샌드박스 환경에서 실행합니다.

Related MCP server: Code Mode MCP Server

아키텍처

┌─────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────┐
│ Synthesizer │────▶│   Approval   │────▶│  Sandbox    │
│   (LLM)     │     │ (Human Gate) │     │ (Execution) │
└─────────────┘     └──────────────┘     └─────────────┘
       │                   │                    │
       ▼                   ▼                    ▼
  Generates TS        Waits for            Runs in
  tool code          human approval       isolated env

구성 요소

파일

목적

synthesizer.ts

OpenAI 호환 LLM을 사용하여 도구 코드 생성

approval.ts

인간 개입 게이트 — 실행 전 승인 필요

sandbox.ts

생성된 코드를 위한 안전한 실행 환경

registry.ts

도구 지속성 및 저장

server.ts

MCP 서버 통합

config.ts

런타임 구성 관리

공급자 독립성

이 도구는 모든 OpenAI 호환 LLM API와 작동합니다:

  • OpenRouter — 100개 이상의 모델 (Claude, GPT, Llama 등)

  • OpenAI — GPT-4o, o3 등

  • Ollama — 로컬 모델 (Llama, Qwen 등)

  • LM Studio — GUI 기반 로컬 모델

  • Groq — 빠른 추론

  • 기타 모든 OpenAI 호환 API

설정

# Install dependencies
npm install

# Copy environment template
cp .env.example .env

LLM 공급자 구성

.env 파일을 편집하여 공급자 세부 정보를 입력하세요:

# Option 1: OpenRouter (default - 100+ models)
LLM_API_KEY=your-openrouter-key
LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1
LLM_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4-6

# Option 2: OpenAI direct
LLM_API_KEY=sk-...
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_MODEL=gpt-5.4

# Option 3: Ollama (local)
LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
LLM_MODEL=llama-3.3

# Option 4: Groq
LLM_API_KEY=gsk_...
LLM_BASE_URL=https://api.groq.com/openai/v1
LLM_MODEL=llama-3.3-70b-versatile

사용법

빌드

npm run build

MCP Inspector로 테스트

모든 것이 작동하는지 확인하는 가장 빠른 방법:

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/server.js

MCP 클라이언트에 연결

이 서버는 모든 MCP 클라이언트와 작동합니다. 예시 구성:

Claude Desktop — Claude Desktop MCP 설정에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "jit-tool-synthesis": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/jit-tool-synthesis/dist/server.js"],
      "env": {
        "LLM_API_KEY": "your-api-key",
        "LLM_BASE_URL": "https://openrouter.ai/api/v1",
        "LLM_MODEL": "anthropic/claude-sonnet-4-6"
      }
    }
  }
}

Claude Code:

claude mcp add jit-tools node /absolute/path/to/jit-tool-synthesis/dist/server.js

VS Code (Copilot):

code --add-mcp '{"name":"jit-tools","type":"stdio","command":"node","args":["/absolute/path/to/jit-tool-synthesis/dist/server.js"]}'

Cursor — .cursor/mcp.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "jit-tools": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/jit-tool-synthesis/dist/server.js"],
      "env": { "LLM_API_KEY": "your-api-key" }
    }
  }
}

런타임 구성

재시작 없이 LLM 공급자를 변경할 수 있습니다:

# View current config
get_config

# Change model at runtime
set_config model=openai/gpt-5.4

MCP 도구

도구

설명

synthesize_tool

자연어로 새로운 도구 생성

test_tool

승인 전 샘플 매개변수로 보류 중인 도구 테스트

approve_tool

보류 중인 도구 활성화

reject_tool

보류 중인 도구 폐기

execute_tool

승인된 도구 실행

list_generated_tools

승인된 모든 도구 목록 표시

get_tool

도구 세부 정보 보기

remove_tool

도구 삭제

list_pending

승인 대기 중인 도구 목록 표시

get_config

LLM 구성 보기

set_config

런타임에 LLM 공급자/모델 변경

워크플로우

  1. 요청 — 사용자가 도구 생성 요청 (예: "색상 변환기 생성")

  2. 합성 — LLM이 도구 코드 생성

  3. 테스트 — 커밋 전 샘플 매개변수로 검증

  4. 승인 — 인간이 코드를 검토하고 승인

  5. 실행 — 샌드박스 환경에서 도구 실행

  6. 저장 — 승인된 도구는 세션 간 유지됨

환경 변수

변수

설명

기본값

LLM_API_KEY

공급자용 API 키

(클라우드용 필수)

LLM_BASE_URL

API 엔드포인트

https://openrouter.ai/api/v1

LLM_MODEL

사용할 모델

anthropic/claude-sonnet-4-6

또한 지원 (레거시): OPENROUTER_API_KEY, OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL, SYNTHESIZER_MODEL

보안

  • 생성된 코드는 격리된 VM 샌드박스에서 실행됨

  • 차단 패턴을 통해 위험한 코드(process, require, eval 등) 방지

  • API 키는 구성 파일에 저장되지 않음

상태

프로덕션 준비 완료 — 1단계 완료.

Install Server
F
license - not found
C
quality
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Tools

Related MCP Servers

  • AI Meta MCP Server

    alxspiker
    A
    license
    A
    quality
    F
    maintenance
    Enables AI models to dynamically create and execute their own custom tools through a meta-function architecture, supporting JavaScript, Python, and Shell runtimes with sandboxed security and human approval flows.
    5
    10
    MIT

  • Code Mode MCP Server

    jx-codes
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Enables LLMs to interact with MCP servers by writing TypeScript/JavaScript code instead of direct tool calls. Provides a code execution sandbox that accesses MCP servers through HTTP proxy endpoints.
    20
    123
    Apache 2.0

  • code2mcp

    blas0
    F
    license
    A
    quality
    Not graded
    maintenance
    Enables execution of TypeScript code to call MCP tools instead of direct tool calls, reducing token usage by up to 98% while orchestrating complex multi-tool workflows through secure sandboxed code execution.
    1

  • CTP MCP Server

    titan-alpha
    A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI-powered generation of production-ready CTP (ConveniencePro Tool Protocol) tools from natural language descriptions, including tool definitions, implementations, tests, and TypeScript validation.
    5
    12
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Oakallow

    Runtime permission, approval, and audit layer for AI agent tool execution.

  • DynamicEndpoints-autogen_mcp

    Create and manage AI agents that collaborate and solve problems through natural language interacti…

  • acp-mcp-server

    See, price, and control every tool call your AI agents make: policy checks, cost, and audit tools.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/EyeSeeThru/jit-tool-synthesis'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server