ClaudeとMCPサーバーの間に配置する遅延読み込みプロキシです。起動時にすべてのサーバーを読み込む（何百ものツールスキーマをコンテキストにダンプし、トークンを浪費する）代わりに、ゲートウェイは4つの軽量なツールのみを公開します。バックエンドサーバーは、実際に必要になったときにのみ起動します。
以前: 10個のMCPサーバー = すべての会話に200以上のツールスキーマが読み込まれ、数千トークンが無駄になる。
以後: ゲートウェイ配下に10個のMCPサーバー = 4つのツールスキーマのみが読み込まれる。各サーバーはオンデマンドで起動する。
Claude Codeに追加するすべてのMCPサーバーは、そのすべてのツールを事前に登録します。一般的なサーバーには10〜30個のツールがあり、それぞれに完全なJSONスキーマが含まれています。10個のサーバーがあれば、質問をする前に100〜300個のツール定義がコンテキストウィンドウを消費してしまいます。
ほとんどの会話では1〜2個のサーバーしか使用されません。残りは不要な重荷となります。
Related MCP server: MCP Gateway
ゲートウェイはClaudeに対して4つのツールを公開します。
ツール | 機能 |
| 利用可能なサーバーとそのステータスを表示する |
| サーバーに接続し、そのツールを検出する |
| 接続されたサーバー上のツールを呼び出す |
| サーバーを再接続する（コードの変更を反映する） |
Claudeがサーバーを必要とすると、gateway_load_serverを呼び出します。ゲートウェイはサブプロセスを開始し、MCPハンドシェイクを行い、接続をキャッシュします。その後の呼び出しでは、実行中のプロセスが再利用されます。
使用されないサーバーは起動しません。トークンは無駄になりません。
git clone https://github.com/raiansar/mcp-gateway.git
cd mcp-gateway
./install.shconfig.jsonを編集してサーバーを追加し、Claude Codeにゲートウェイを追加します。
claude mcp add gateway -- /path/to/mcp-gateway/run.sh以上です。すべてのサーバーが単一のゲートウェイの背後に配置されました。
config.jsonは、サーバー名と接続詳細をマッピングしたシンプルなファイルです。ゲートウェイはstdio（ローカルプロセス）とHTTP（リモートサーバー）の両方のトランスポートをサポートしています。
{
"servers": {
"my-server": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "some-mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "your-key"
},
"timeout": 30,
"description": "What this server does"
}
}
}{
"servers": {
"remote-server": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.example.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer your-token"
},
"timeout": 60,
"description": "Remote MCP server"
}
}
}{
"servers": {
"my-python-server": {
"type": "stdio",
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/server", "server-name"],
"env": {},
"timeout": 120,
"description": "Python server managed by uv"
}
}
}フィールド | 必須 | デフォルト | 説明 |
| いいえ |
| トランスポート: |
| はい (stdio) | - | サーバーを実行するコマンド |
| いいえ |
| コマンド引数 |
| いいえ |
| 環境変数 |
| はい (http) | - | サーバーURL |
| いいえ |
| HTTPヘッダー (認証トークンなど) |
| いいえ | 30/60 | リクエストタイムアウト（秒単位、stdioは30、httpは60） |
| いいえ | - |
|
すでにClaude CodeにMCPサーバーを設定している場合は、それらをゲートウェイに移行してください。
以前 (~/.claude.json または Claude Desktop設定内):
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxx" }
},
"tavily": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "tavily-mcp@latest"],
"env": { "TAVILY_API_KEY": "tvly-xxx" }
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user"],
"env": {}
}
}
}以後 (config.json内):
{
"servers": {
"github": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxx" },
"description": "GitHub - repos, issues, PRs, code search"
},
"tavily": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "tavily-mcp@latest"],
"env": { "TAVILY_API_KEY": "tvly-xxx" },
"description": "Tavily AI search"
},
"filesystem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user"],
"env": {},
"description": "File system access"
}
}
}その後、個別のサーバーをClaudeから削除し、ゲートウェイのみを追加します。
claude mcp remove github -s user
claude mcp remove tavily -s user
claude mcp remove filesystem -s user
claude mcp add gateway -- /path/to/mcp-gateway/run.sh設定が完了すると、Claudeは自動的にゲートウェイを使用します。一般的なやり取りは以下の通りです。
Claudeが gateway_list_servers を呼び出し、利用可能なサーバーを確認する
ClaudeがGitHubを必要とするときに gateway_load_server("github") を呼び出す
Claudeが gateway_call_tool("github", "search_repositories", '{"query": "mcp"}') を呼び出してツールを使用する
GitHubサーバーは同じセッション内の後続の呼び出しのために実行され続ける
設定内の description フィールドは、Claudeが特定のタスクに対してどのサーバーを読み込むべきかを判断するのに役立つため、適切な説明を記述してください。
RTKは、シェルコマンドの出力（git、ls、テストランナーなど）を圧縮してトークン消費を60〜90%削減するCLIプロキシです。
MCP Gatewayは異なる問題を解決します。すべてのツールを事前に登録するのではなく、必要に応じてサーバーを遅延読み込みすることで、MCPツールスキーマの肥大化を防ぎます。
MCP Gateway | RTK | |
問題 | アイドル状態のMCPサーバーからのツールスキーマがコンテキストを浪費する | 冗長なCLI出力がコンテキストを浪費する |
方法 | サーバーを遅延読み込みし、4つのプロキシツールを公開する | コンテキストに到達する前にコマンド出力を圧縮する |
タイミング | 起動時 / ツール登録時 | 実行時 / コマンド実行時 |
範囲 | MCPサーバー管理 | シェルコマンド (git, npm, cargoなど) |
これらは補完的な関係にあります。最大限のトークン節約のために両方を使用してください。
Python 3.10+
mcp パッケージ (install.sh でインストール)
MIT
This server cannot be deployed
The OpenRouter for tools. One MCP connection gives any AI agent 254 hosted tools, pay per call.
Nifty's MCP server — exposes tasks, projects, messages, and files as tools for AI agents.
Zero-setup MCP gateway securely connecting AI to your tools with authentication and workflows
Gateway between LLM agents and world data through eight tools and a bundled endpoint catalog.
