Conduit

AI 代理優化

在為 Claude 或 Cursor 等代理加入多個 MCP 伺服器時，減少工具定義的膨脹。

多客戶端工具管理

將多個 AI 工具指向單一閘道器，無需為每個客戶端分別設定。

機密管理

將 API 金鑰儲存在作業系統鑰匙圈（keychain）中，執行時注入，避免存放在客戶端設定檔或雲端。

破壞性工具治理

用一個開關即可全網關閉所有危險工具，防止代理意外執行破壞性操作。

可觀測性與除錯

直接在應用程式中監控每個伺服器的延遲、錯誤率，並稽核每一次工具呼叫。

本地優先開發

以主機程序（host process）方式執行 MCP 伺服器，無需 Docker 或雲端基礎設施。

元工具架構

暴露三個可搜尋的元工具，而非數百個原始工具定義，保持代理的上下文精簡。

Token 減少

經實測，每次請求的工具開銷減少 **97%**，整體 Token 減少約 **90%**，且任務成功率不變。

多客戶端閘道器

每個 AI 工具只需指向 Conduit 一次；它會自動分派到所有你管理的伺服器，支援即時切換，無需重啟。

OS 鑰匙圈機密

API 金鑰存放在你的作業系統鑰匙圈中，執行時注入，絕不留在客戶端設定檔或雲端。

逐工具治理

可單獨開啟或關閉任何工具；一個開關就能隱藏所有破壞性工具，全網客戶端立即生效。

即時可觀測性

在應用程式中檢視每個伺服器的延遲、錯誤率，以及完整的工具呼叫稽核軌跡。

原生桌面應用程式

以本地應用程式執行，無 Docker 或雲端依賴；支援以主機程序執行本地伺服器，以及遠端伺服器代理。

工具呼叫測試

在代理呼叫任何工具之前，可直接呼叫該工具並檢視原始結果。