Mibayy/token-savior

解決する課題

Token Savior は、Claude Code のような AI コーディングエージェントが単純な質問に答えるために通常全ファイルを読み込むことや、セッション間でコンテキストを失うことで発生する膨大なトークン消費とコストを削減することを目的としています。主に以下の3つの問題に対処します：非効率なコードベースのナビゲーション、セッション間での永続的メモリの欠如、およびターン予算を消費するボリュームの大きな Bash 出力。

動作方法

このプロジェクトは、複数の最適化層を提供する Model Context Protocol (MCP) サーバーを実装しています。

• 構造的コードナビゲーション： 全ファイルを読み込むのではなく、シンボル（関数、クラス、インポート、コールグラフ）でコードベースをインデックス化し、エージェントが特定のコードセグメントにポインタで移動できるようにします。
• 永続的メモリエンジン： SQLite（WAL + FTS5）とベクトル埋め込みを使用して、決定、バグ修正、コーディング規約を保存し、新しいセッションの開始時にコンパクトな差分として再注入します。
• Bash 最適化：
  • PreToolUse リライター： コマンド実行前に Bash コマンドを変更し、より小さく、トークン効率の良い出力を生成します。
  • PostToolUse コンパクター： ツールの実行後に Bash 出力をトークン効率の良い形式にレンダリングし、完全な出力を後で照会できるキャプチャサンドボックスに保存します。

対象ユーザー

Claude Code、Cursor、Gemini、Codex などの AI コーディングエージェントを使用し、API コストを下げ、遅延を短縮し、エージェントが異なるセッション間でコンテキストを維持できるようにしたい開発者。

主な特徴

• 顕著なトークン削減： tsbench ベンチマークでタスクあたりのアクティブトークンが 80% 削減されたと報告されています。
• キュレーションプロファイル： optimized、tiny、full などの複数のプロファイルを提供し、公開されるツール数とマニフェストのトークンコストのバランスを調整できます。
• 広範な Bash サポート： git、gh、kubectl、docker、およびさまざまなテスト/Lint フレームワークなど、34 種類の異なるコンパクターを含んでいます。
• エージェント非依存： Claude Code に最適化されていますが、Cursor や Aider などの MCP 以外のエージェント向けに CLI を提供しています。