Mibayy/token-savior
MCP server that gets Claude to 97.9% (188/192) on a real coding benchmark at -80% active tokens and -83% wall time, vs 78.3% plain. Structural code navigation + persistent memory engine. Works with every MCP client.
解決的問題
Token Savior 是為了減少 AI 編碼代理(例如 Claude Code)中常見的巨量令牌消耗與上下文視窗膨脹而設計。它解決了三個主要問題:代理傾向於為取得少量資訊而讀取整個檔案、重啟後會遺失會話記憶,以及冗長的 Bash 輸出所產生的雜訊,消耗了回合預算。
工作原理
此專案作為 Model Context Protocol (MCP) 伺服器運作,提供多層優化:
- 結構化導航:不讀取整個檔案,而是以符號(函數、類別、匯入、呼叫圖)索引程式碼庫,讓代理能透過指標進行導航。
- 持久記憶:結合使用 SQLite(WAL + FTS5)與向量嵌入,儲存決策、修復與規範,並在新會話中以緊湊的增量形式重新注入。
- Bash 優化:
- PreToolUse 重寫器:在命令執行前進行編輯,產生更小、更高效的輸出,以減少模型接收的負擔。
- PostToolUse 壓縮器:應用 34 種不同的純函數壓縮器(適用於 git、docker、kubectl 等),以節省令牌的方式呈現工具輸出。雖然這些壓縮器不會縮小當前回合的大小,但會將完整輸出保存在「捕獲沙盒」中,使其在上下文壓縮中得以保留。
- 設定檔:提供不同的工具清單(如
optimized、tiny、full),以控制模型可見的工具數量,進一步減少清單令牌消耗。
適用對象
主要針對使用 AI 編碼代理(如 Claude Code、Cursor、Gemini 或 Codex)的開發者,希望降低令牌成本、加快代理回應速度,並在編碼會話間保持持久記憶。
主要亮點
- 顯著減少令牌使用:在 tsbench 基準測試中,每個任務的活躍令牌減少 80%。
- 基於符號的索引:以直接符號查找取代
cat和grep鏈。 - PreToolUse 重寫:在問題發生前主動修改命令,防止令牌膨脹。
- 持久記憶引擎:使用貝葉斯有效性與 ROI 排名管理長期專案知識。
- 廣泛工具支援:包含 34 種針對常見 CLI 工具(如 git、gh、pytest、aws-cli)的專用壓縮器。
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