Tokenectomy Razor

Tokenectomy Razor

Claude Code 및 Cursor 속도 제한 수정: Rust로 작성된 제로 레이턴시 로컬 AI 게이트웨이 및 컨텍스트 수술 MCP 서버

node_modules 스택 트레이스에 20,000 토큰을 낭비하지 마세요. Tokenectomy Razor는 안전한 Rust로 작성된 서브 밀리초 로컬 AI 게이트웨이 리버스 프록시(127.0.0.1:8080) 및 동반 MCP 서버입니다. 터미널 오류 로그에서 프레임워크 노이즈의 41.7%–99.7%를 제거하고, 유출된 DB 자격 증명/JWT를 편집하며, 프롬프트를 무료로 캐시합니다.

빠른 시작 (10초) • 아키텍처 • 문제점 • 전후 비교 • 라이브 인터랙티브 데모 • 벤치마크

                                 ┌────────────────────────────────────────────────────────┐
                                 │                   Autonomous Agents                    │
                                 │  Claude Code • Cursor • Antigravity • Cline • Windsurf │
                                 └───────────────────────────┬────────────────────────────┘
                                                             │
                                                             ▼ (HTTP / SSE Outbound Prompts)
   ┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
   │                                 ⚡ TOKENECTOMY AI GATEWAY (127.0.0.1:8080)                                       │
   │                                                                                                                  │
   │  ┌─────────────────────────┐   ┌───────────────────────────┐   ┌──────────────────────────────────────────────┐  │
   │  │   Zero-Cost Prompt      │   │   Zero-Leak Credential    │   │         Polyglot Trace Surgery               │  │
   │  │         Cache           │   │         Redaction         │   │            (9 Languages)                     │  │
   │  │  <1ms Hit • 100% Free   │   │  API Keys • JWTs • DB URIs│   │  node_modules • site-packages • .cargo       │  │
   │  └───────────┬─────────────┘   └─────────────┬─────────────┘   └──────────────────────┬───────────────────────┘  │
   │              │                               │                                        │                          │
   │              └───────────────────────────────┼────────────────────────────────────────┘                          │
   │                                              ▼                                                                   │
   │                                 Smart Upstream Auto-Router                                                       │
   │                         (Anthropic • OpenAI • Groq • Ollama Local)                                               │
   └──────────────────────────────────────────────┬───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                                  │
                 ┌────────────────────────────────┼────────────────────────────────┐
                 ▼                                ▼                                ▼
       api.anthropic.com                  api.openai.com                   localhost:11434
    (Claude 3.5 / 3.7 Sonnet)         (GPT-4o / o1 / o3-mini)              (DeepSeek / Llama)

⚡ 빠른 시작 (10초)

0. 제로 구성 원라이너 래퍼 (wrap)

수동 환경 변수 설정 없이 모든 코딩 에이전트 또는 테스트 스위트를 Tokenectomy의 개인정보 보호 및 캐싱 게이트웨이 뒤에서 직접 실행하세요:

# Wrap Claude Code CLI
razor wrap -- claude

# Wrap Aider with DeepSeek or Ollama (Auto-Transpiled on the fly!)
razor wrap -- aider --model deepseek/deepseek-chat

# Wrap test runs to scrub logs and prevent accidental credential leakage
razor wrap npm test

1. 독립형 AI 게이트웨이 실행 (수동 모드)

npx -y tokenectomy-razor --proxy

💡 스마트 멀티 프로바이더 자동 라우팅 및 범용 LLM 트랜스파일러 기본 활성화! Tokenectomy는 요청 경로와 헤더를 자동으로 분석합니다. Claude Code를 DeepSeek 또는 Ollama에 연결해야 하나요? Tokenectomy는 Anthropic /v1/messages 형식을 OpenAI /v1/chat/completions 형식으로 즉석에서 투명하게 트랜스파일하며 그 반대도 지원합니다.

2. 선호하는 에이전트 연결

코딩 에이전트 또는 CLI를 127.0.0.1:8080의 로컬 게이트웨이로 지정하세요:

3. 실시간 FinOps 및 보안 대시보드

브라우저에서 **http://127.0.0.1:8080/dashboard**을 열어 실시간 토큰 감소, 프롬프트 캐시 적중, 비용 절감 및 편집된 자격 증명을 실시간으로 확인하세요.

4. 동반 MCP 서버 설정 (서브 코텍스)

심층 진단 도구(get_error_context, analyze_code, apply_code_patch)를 호출하는 에이전트용:

Claude Code CLI

claude mcp add tokenectomy npx -y tokenectomy-razor --mcp

Google Antigravity / Gemini CLI

agy mcp add tokenectomy-razor -- npx -y tokenectomy-razor --mcp

Cursor Composer (.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "tokenectomy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"]
    }
  }
}

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "tokenectomy": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "tokenectomy-razor", "--mcp"]
    }
  }
}

5. 터미널 파이핑 및 CLI 스크러빙

npm test 2>&1 | npx tokenectomy-razor

🛑 문제점: AI가 속도 제한에 걸리고 환각을 일으키는 이유

개발 중 앱이 충돌하면(Next.js, Express, FastAPI, Tokio) 런타임은 node_modules 또는 site-packages의 수백 줄의 타사 플러밍 코드를 덤프합니다.

그 원시 크래시 덤프를 Cursor 또는 Claude에 붙여넣으면:

1. 5시간 속도 제한 소진: 단일 Express/Prisma 오류로 직접 작성하지 않은 타사 라이브러리 코드 5,000~45,000 토큰이 덤프될 수 있습니다. 몇 번의 크래시 루프만으로 세션 제한이 쉽게 소진됩니다.
2. AI 환각 유발: Claude는 프레임워크 내부(node_modules/express/lib/router/layer.js 또는 starlette/routing.py)에서 길을 잃고 실제 애플리케이션 코드 대신 라이브러리 파일을 편집하려고 시도합니다.
3. 비밀 및 자격 증명 유출: 원시 데이터베이스 비밀번호가 포함된 연결 문자열, JWT 베어러 토큰 및 오류 트레이스에 포함된 클라우드 키가 외부 모델 서버로 전달됩니다.

Raw Terminal Crash (45,820 tokens + Leaked Secrets)
     │
     ▼  <0.2ms Local Rust DFA Engine
[Redact Passwords & Keys] ──► [Strip Third-Party Framework Frames] ──► [Isolate Root Cause]
     │
     ▼
Clean Context (118 tokens • Zero Secrets • Sub-millisecond)

🔍 전후 비교

❌ Tokenectomy 없이: AI가 환각을 일으키고 컨텍스트를 소진

TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'token')
    at loadComponents (/app/node_modules/next/dist/server/load-components.js:14:2)
    at renderToHTML (/app/node_modules/next/dist/server/render.js:50:5)
    at nextServer (/app/node_modules/next/dist/server/next-server.js:80:12)
    at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:95:5)
    at runMicrotasks (node:internal/process/task_queues:120:3)
    at checkoutHandler (/app/pages/api/checkout.ts:42:15)
Database connection failed: postgresql://admin:super_secret_password@db.prod.internal:5432/primary
API key leaked: sk-ant-api03-abcdef1234567890abcdef1234567890

Claude가 하는 일: load-components.js 및 next-server.js을 분석하고 Webpack / Next.js 내부를 추측하며 연결 자격 증명을 원격 추론 로그로 유출합니다.

✅ Tokenectomy 사용 시: 깨끗한 컨텍스트 및 즉각적인 수정

// [Tokenectomy Surgery: 5 internal framework frames pruned (83.3%)]
// Source: /app/pages/api/checkout.ts:42:15
42 |   const sessionToken = req.headers.authorization.token;
   |                                                  ^ TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'token')
🛡️ [CONNECTION_STRING_REDACTED]
🛡️ [ANTHROPIC_KEY_REDACTED]

Claude가 하는 일: checkout.ts의 42번째 줄이 정의되지 않은 헤더에서 .token에 접근하려 했음을 즉시 식별합니다. 즉시 선택적 체이닝 req.headers.authorization?.token을 제안합니다. 자격 증명은 전송 전에 편집됩니다.

🔬 검증 가능한 벤치마크

모든 성능 주장은 하드웨어 기반이며 물리적 하드웨어에서 독립적으로 재현 가능합니다(Arch Linux, 커널 6.13을 실행하는 10코어 Intel Core i5-1235U @ 15W에서 측정):

하드웨어 의존성 고지: 성능은 하드웨어에 따라 달라집니다. 보고된 처리량은 지정된 테스트 하드웨어(10코어 Intel Core i5-1235U @ 15W TDP)에서 측정된 결과를 나타냅니다. 처리량은 더 높은 TDP 데스크톱/서버 CPU 및 더 빠른 메모리 버스에 따라 확장됩니다. 개발자는 아래 재현 명령을 사용하여 성능을 독립적으로 감사하는 것이 좋습니다.

$ cargo test --release --test stress_benchmark -- --nocapture

=====================================================================================
🧪 TOKENECTOMY OSS VERIFIABLE HEAVY STRESS BENCHMARK (100% REPRODUCIBLE IN OSS)
   Hardware: 10-Core / 12-Thread Intel Core i5-1235U | OS: Arch Linux | Kernel Telemetry Active
   Initial Baseline Process Memory (VmRSS): 3.45 MB
=====================================================================================

🔥 [TEST 1/3] QUARTER-MILLION LINES LOG REDACTION TORTURE (250,000 LINES / 25MB+ BUFFER)
  ├── Buffer Size: 24.44 MB (250000 lines)
  ├── Redaction Latency: 471.05ms (51.9 MB/sec)
  ├── Line Throughput: 530,735 lines/sec
  ├── Peak Memory (VmRSS): 76.05 MB (Delta: +72.60 MB)
  └── Status: ✅ PASSED (100% of 250,000 lines sanitized, zero memory balloon)

🔥 [TEST 2/3] REDOS CATASTROPHIC BACKTRACKING TORTURE (50,000 CHARS PAYLOAD)
  ├── Attack Payload Size: 50,082 characters
  ├── Execution Latency: 1.165 ms
  └── Status: ✅ PASSED (Linear O(N) evaluation, ReDoS-resistant on tested payloads)

🔥 [TEST 3/3] HIGH-CONCURRENCY TORTURE (100 PARALLEL OS THREADS)
  ├── Thread Concurrency: 100 concurrent OS threads
  ├── Successful Operations: 100/100 (100.0%)
  ├── Total Elapsed: 11.31ms
  ├── Concurrency Throughput: 17,688 ops/sec
  ├── Final VmRSS: 78.99 MB
  └── Status: ✅ PASSED (Zero race condition, zero deadlock)

=====================================================================================
🏆 TOKENECTOMY OSS STRESS BENCHMARK: 3/3 PASSED (100% GREEN)
   Total Suite Duration: 580.83ms
   Bounded Final VmRSS: 78.99 MB
=====================================================================================
test test_oss_heavy_stress_benchmark ... ok

test result: ok. 1 passed; 0 failed; 0 ignored; 0 measured; 0 filtered out; finished in 0.58s

🛡️ 자동 편집 및 비밀 정화 벤치마크

내부 벤치마크 테스트 픽스처(tests/fixtures/)에서 12개의 다국어 크래시 트레이스(Rust, Python, TypeScript, Go, YAML)에 포함된 22개의 실제 자격 증명과 깨끗한 음성 대조군을 대상으로 평가했습니다. Gitleaks v8.30.1(기본 규칙 세트)과 정면 비교 평가를 수행했습니다.

아키텍처 참고: Gitleaks는 주로 저장소 커밋/차이 스캐너로 설계되었으며 인메모리 런타임 트레이스 편집기가 아닙니다. Tokenectomy Razor는 런타임 스트림 정화 및 스택 트레이스 수술을 위해 특별히 설계되었습니다.

1. 카테고리별 정밀도, 재현율 및 F1 점수

2. 정면 비교 성능 및 아키텍처 요약

3. 토큰 감소 및 LLM 컨텍스트 절감 (tiktoken cl100k_base)

🔌 고급 에이전트 및 게이트웨이 구성

1. 멀티 프로바이더 AI 게이트웨이 옵션 (--proxy)

Tokenectomy의 게이트웨이는 수동 구성 없이 127.0.0.1:8080에서 로컬로 실행됩니다. 복잡한 개발 환경 또는 컨테이너화된 에이전트 토폴로지에서는 바인딩 및 라우팅을 사용자 지정할 수 있습니다:

# Default Smart Auto-Routing (routes Anthropic, OpenAI, and Ollama requests dynamically):
razor --proxy

# Safety Circuit Breaker: Prevent runaway agent loops from burning your hourly budget or 5-hour window:
razor --proxy --max-hourly-tokens 200000

# Resilient 429 Auto-Retry: Automatically pause and retry when hitting upstream rate limits (default: on):
razor --proxy --max-retries 5

# Explicit upstream override (e.g. Groq, vLLM, or OpenRouter):
razor --proxy --upstream-url https://api.groq.com/openai/v1

# Secure remote container binding with mandatory bearer token:
razor --proxy --proxy-bind 0.0.0.0:8080 --allow-remote --proxy-token "$MY_GATEWAY_TOKEN"

실시간 메트릭 및 Prometheus 내보내기

Tokenectomy는 JSON을 통해 실시간 FinOps 및 토큰 경제 데이터를 제공합니다:

curl http://127.0.0.1:8080/v1/metrics

rate_limits_mitigated, circuit_breaker_trips, last_latency_ms, current_hourly_tokens, cache_hits, cache_tokens_saved, estimated_cost_saved_usd에 대한 즉각적인 원격 측정을 반환합니다.

2. 독립형 CLI 및 터미널 스크러빙

터미널 테스트 출력을 직접 디버깅하거나 파이프할 때:

# Pipe terminal test failures through the surgical redactor:
npm test 2>&1 | razor --scrub

# Sanitize a specific raw log file:
razor --scrub --file /var/log/app/error.log > sanitized.log

# Offline local air-gapped mode (zero external network calls):
cat failure.log | razor --scrub --local-only

🛠️ 노출된 MCP 도구

Tokenectomy Razor는 명시적 매개변수 경계를 갖춘 **Glama Grade A 도구 정의 품질 점수(TDQS)**를 준수합니다:

🌐 지원되는 폴리글롯 생태계

📦 설치 옵션

방법 1: npx를 통한 즉시 설치 (제로 툴체인 설정)

npx -y tokenectomy-razor --mcp

방법 2: Cargo (crates.io)

cargo install tokenectomy

방법 3: 사전 컴파일된 독립형 바이너리

GitHub Releases에서 제로 종속성 독립형 릴리스 바이너리를 사용할 수 있습니다:

• Linux: x86_64-unknown-linux-gnu, x86_64-unknown-linux-musl, aarch64-unknown-linux-gnu
• macOS: aarch64-apple-darwin (Apple Silicon M1/M2/M3/M4), x86_64-apple-darwin (Intel)
• Windows: x86_64-pc-windows-msvc.exe

방법 4: 멀티 아키텍처 Docker 컨테이너 (GHCR)

docker pull ghcr.io/tokenectomy-labs/razor:latest
docker run -i ghcr.io/tokenectomy-labs/razor:latest --mcp

⚖️ 에디션 비교

엔터프라이즈 AST 자가 치유가 필요하신가요? Sentinel 등급 살펴보기

🗺️ 로드맵 및 마일스톤

🔒 보안 및 불변 조건

• 기본 로컬 실행: 모든 스택 트레이스 파싱, 프레임 정리, 비밀 편집은 물리적 하드웨어에서 로컬로 실행됩니다.
• 문서화된 네트워크 이그레스: MCP 서버 모드에서 search_stack_overflow는 아웃바운드 네트워크 이그레스(HTTPS to api.stackexchange.com)를 가진 유일한 도구입니다. 페이로드는 정화되고 편집된 오류 시그니처 텍스트로 엄격히 제한됩니다(코드 줄 없음, 로컬 경로 없음, 자격 증명 없음). 에어갭 환경에서는 --local-only를 사용하여 네트워크 검색을 완전히 비활성화하십시오.
• 결정적 선형 시간 패턴 매칭: 모든 패턴 매처는 비역추적 DFA 정규식 엔진($O(N)$ 선형 시간) 및 Aho-Corasick 오토마타 평가를 활용합니다.
• 경로 탐색 경계 격리: 파일 작업은 활성 작업 공간 루트(CWD) 내에서 엄격히 잠겨 있습니다. 경로 탐색(../) 및 무단 심볼릭 링크는 차단됩니다.
• 안전한 Rust 구현: 핵심 실행 경로는 리소스 고갈을 방지하는 경계 스트림 리더(.take())와 함께 안전한 Rust 메모리 보장을 강제합니다.

취약점 공개에 대해서는 보안 정책을 검토하십시오.

⚖️ 법적 고지 및 다운스트림 포크 면책 조항

Tokenectomy Razor는 합법적인 개발자 생산성, 관찰 가능성, 로그 수술, 방어적 자격 증명 편집을 위해 엄격히 제공됩니다. 다운스트림 포크, 클론, 재배포 또는 개인 배포는 원저자와 완전히 독립적으로 운영됩니다. Tokenectomy Labs 및 유지관리자는 이 코드베이스 또는 파생물을 사용하여 제3자가 저지른 불법, 악의적 또는 무단 행위에 대해 어떠한 책임도 지지 않습니다. 모든 다운스트림 운영자는 지역 및 국제 사이버 보안 법률 준수에 대해 100% 개별 책임을 집니다. 전체 법적 조건은 DISCLAIMER.md를 참조하십시오.

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Tokenectomy Razor는 Claude Code 및 Cursor가 속도 제한에 도달하는 것을 어떻게 방지합니까?

테스트 또는 터미널 빌드가 충돌하면 Next.js, Express, Jest, Django와 같은 프레임워크가 수천 개의 내부 스택 프레임(node_modules, site-packages)을 덤프합니다. 원시 5,000줄 충돌 로그를 보내면 프롬프트당 15,000~45,000 토큰을 소비하여 5시간 세션 제한을 몇 분 만에 소진합니다. Tokenectomy Razor는 로그를 가로채고 실행 가능하지 않은 프레임워크 배관의 95%를 제거하여 40,000자 충돌 로그를 0.2ms 미만으로 200개 미만의 필수 토큰으로 줄입니다.

Cursor가 node_modules 오류 로그를 LLM에 보내지 않도록 중지하려면 어떻게 합니까?

Tokenectomy Razor를 로컬 AI 게이트웨이 리버스 프록시(npx -y tokenectomy-razor --proxy)로 실행하십시오. Cursor 설정에서 OpenAI Base URL을 http://127.0.0.1:8080/v1로 지정하십시오. Composer가 붙여넣거나 참조하는 모든 터미널 오류 출력은 모델 서버에 도달하기 전에 자동으로 정화, 스크러빙, 캐시됩니다.

Tokenectomy는 오류 로그에서 자격 증명 누출을 어떻게 방지합니까?

모든 로그 수술 및 비밀 편집은 아웃바운드 전송 전에 메모리에서 100% 로컬로 실행됩니다. Razor는 결정적 선형 시간 정규식 및 Aho-Corasick 오토마타를 사용하여 PostgreSQL/MongoDB 연결 URI, JWT 베어러 토큰, 클라우드 API 키를 [REDACTED] 토큰으로 감지하고 편집합니다. 스크러빙에는 제로 클라우드 이그레스가 필요합니다.

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