ooples/token-optimizer-mcp

Intelligent token optimization for Claude Code - achieving 95%+ token reduction through caching, compression, and smart tool intelligence

解決する課題

大規模言語モデル (LLM) のコンテキストウィンドウには制限があり、コストもかかります。エージェントが大きなファイル、長いAPIレスポンス、または繰り返されるデータを読み取ると、大量のトークンを消費し、コストの増大や推論能力の低下を招く可能性があります。このプロジェクトは、それらのデータをより効率的に管理する方法を提供します。

仕組み

これは、AIクライアント（Claude Code、Cursor、Codexなど）とローカルデータの間の中継役として機能するローカルModel Context Protocol (MCP) サーバーです。トークン使用量を最小限に抑えるために、以下の手法を使用しています：

  • Caching: 大きなペイロードをローカル（SQLiteを使用）に保存し、全文の代わりにコンパクトな参照を返します。
  • Diffing: 編集後にファイル全体を再読み込みする代わりに、変更箇所（diffs）のみを返します。
  • Compression: ストレージにBrotli圧縮を使用し、圧縮するかスキップするかをトークン量に基づいて判断します。
  • Filtering: ノイズの多いコマンド出力を取り除き、関連情報のみを保持します。

対象ユーザー

MCP互換のAIエージェントやCLIツール（Claude Code、GitHub Copopilot CLI、Gemini CLI、Codex、OpenCodeなど）を使用しており、コンテキストウィンドウの使用を最適化してトークンコストを削減したい開発者向けに設計されています。

ハイライト

  • テキスト、ファイル、Git操作、およびAPIを最適化するための74の特化型ツールを提供
  • 最適化パフォーマンスを追跡するための組み込みトークン節約レポートを搭載
  • コア機能にホストサービスを必要とせず、完全にローカルで動作
  • コンテキストの肥大化を最小限に抑える smart_read や smart_edit のようなスマートなファイル操作をサポート