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解决的问题

incur 是一个专为 AI 代理优化的命令行界面（CLI）构建框架。它解决了代理与软件工具交互时的高 token 消耗和发现障碍问题，相比传统的 MCP 或基于技能的替代方案，每会话 token 使用量可减少高达 3 倍。

工作原理

它提供了一个轻量级 API，通过 Zod 定义命令、参数和选项。通过以下方式优化代理体验：

• 代理发现： 内置命令（skills add、mcp add）允许代理自动发现并注册 CLI。
• token 高效输出： 默认使用 TOON 格式，去除冗余语法（如大括号和引号），相比 JSON 可将 token 成本降低高达 60%。
• 行动号召（CTA）： 允许开发者在运行后建议代理下一个相关命令，实现无缝操作链。
• 灵活部署： CLI 可作为独立二进制文件、标准 Fetch API 处理器（适用于 Bun、Deno、Cloudflare Workers），或通过 HTTP 的 MCP 服务器部署。

适用人群

希望将其工具、API 或内部实用程序轻松发现并高效供基于 LLM 的代理使用的开发者。

主要亮点

• token 节省： 显著减少会话启动、发现和响应阶段的 token 消耗。
• uma MCP 集成： 支持基于 stdio 和 HTTP 的 Model Context Protocol（MCP）服务器。
• 多模态接口： 同一代码库可同时作为 CLI、Web API 和 MCP 服务器运行。
• 基于模式： 使用 Zod 实现结构良好的输入输出和自动类型推断。
• 基于文件的路由： 支持从同级文件和文件夹加载命令，便于项目组织。