Conduit.

Conduit（コンジット）

MCPサーバーを追加するたびにAIエージェントが遅くなる問題を解決する、ローカルファーストのMCPゲートウェイです。数百のツール定義を毎回コンテキストに読み込む代わりに、3つのメタツールのみを公開し、ツールオーバーヘッドを最大97%削減、トークン使用量を約90%削減しながら同じ結果を実現します。APIキーはOSのキーチェーンに安全に保管され、クラウドに依存しない完全なローカル環境で動作します。

製品のハイライト

• トークン削減: 数百のツール定義を3つのメタツールに集約し、リクエストごとのツールオーバーヘッドを97%削減、全体で約90%のトークン削減を実現
• ローカルファースト: ネイティブデスクトップアプリケーションとして動作し、Dockerやクラウドインフラを必要とせず、データはすべてローカルに保持
• セキュアなキー管理: APIキーをOSのキーチェーンに保存し、実行時に注入。設定ファイルやクラウドに機密情報を残しません
• 一元管理: 複数のAIクライアントを1つのゲートウェイに接続し、サーバーごとのホットトグル機能で再起動不要でツールを制御
• ツールガバナンス: 個別のツールをオン/オフ切り替え可能。破壊的なツールをすべてのクライアントから一括で非表示にできるフリートワイド制御
• 可観測性: サーバーごとのレイテンシ、エラーレート、すべてのツールコールの完全な監査証跡をアプリ内で確認可能

ユースケース

• Claude・Cursor・VS Code連携: 複数のMCPサーバーを使用する開発環境で、エディタやAIコーディングアシスタントの応答速度を劇的に向上
• エンタープライズ開発チーム: 多数の内部ツールやAPIをMCPサーバーとして管理しつつ、コンテキストウィンドウの制約を回避してコストを最適化
• セキュリティ重視の組織: 機密性の高いAPIキーをクラウドや設定ファイルから排除し、OSネイティブのキーチェーンで安全管理
• 複数AIツールの統合: Windsurf、Codex、Antigravityなど、異なるAIクライアントを単一ゲートウェイで一元的に管理

対象ユーザー

MCPサーバーを複数導入している開発者、エンジニアリングチーム、およびAIアシスタントのパフォーマンスとセキュリティを最適化したい技術組織向け。特にコンテキストウィンドウの制約やトークンコストを気にしながら、ローカル環境で完全に制御された安全なAIツール運用を求めるユーザーに最適です。