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解決的問題

incur 是一個專為 AI 代理優化之命令列介面（CLI）建構框架。它解決了代理與軟體工具互動時的高 token 消耗與發現障礙問題，相比傳統的 MCP 或技能導向的替代方案，每會話 token 使用量可減少高達 3 倍。

工作原理

它提供輕量級 API，透過 Zod 定義命令、參數與選項。透過以下方式優化代理體驗：

• 代理發現： 內建命令（skills add、mcp add）讓代理能自動發現並註冊 CLI。
• token 效率輸出： 預設使用 TOON 格式，去除冗餘語法（如大括弧與引號），相比 JSON 可將 token 成本降低高達 60%。
• 行動呼籲（CTA）： 允許開發者在執行後建議代理下一個相關命令，實現無縫操作串接。
• 彈性部署： CLI 可作為獨立二進位檔、標準 Fetch API 處理器（適用於 Bun、Deno、Cloudflare Workers），或透過 HTTP 的 MCP 伺服器部署。

適用對象

希望將其工具、API 或內部實用程式輕鬆發現並高效供基於 LLM 的代理使用的開發者。

主要亮點

• token 節省： 显著減少會話啟動、發現與回應階段的 token 消耗。
• uma MCP 集成： 支援基於 stdio 與 HTTP 的 Model Context Protocol（MCP）伺服器。
• 多模態介面： 同一程式碼庫可同時作為 CLI、Web API 與 MCP 伺服器運作。
• 基於模式： 使用 Zod 實現結構良好的輸入輸出與自動類型推論。
• 基於檔案的路由： 支援從同層級檔案與資料夾載入命令，便於專案組織。