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MCP服务器上下文优化器

该产品通过分析和优化MCP服务器的加载组合，有效减少上下文窗口占用，提升对话效率。

  • by AiAgentKarl
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 AiAgentKarl/agent-context-optimizer-mcp

使用说明

代理上下文优化器MCP⚡

解决 #1个问题 对于MCP服务器： 上下文窗口过载.

当您安装了10多台MCP服务器时，它们的工具模式可能会占用您上下文窗口的40-50%，从而减少实际对话的空间。此服务器修复了此问题。

它做什么

  • 分析你的任务 并仅推荐您实际需要的服务器
  • 估计令牌使用情况 适用于任何服务器组合
  • 优化您的服务器设置 通过识别要卸载的服务器
  • 建议最小配置 为了获得最大的上下文效率

安装

pip install agent-context-optimizer-mcp

使用Claude代码

{
  "mcpServers": {
    "optimizer": {
      "command": "uvx",
      "args": ["agent-context-optimizer-mcp"]
    }
  }
}

工具

工具 说明
analyze_task 分析任务并推荐最佳服务器组合
estimate_context_usage 估计服务器的上下文窗口消耗量
get_server_catalog 已知MCP服务器的完整目录及其分类
optimize_server_set 针对任务优化当前加载的服务器
suggest_minimal_set 推荐所需的绝对最低服务器数量

示例

"I need to check the safety of a Solana token"
→ Recommends: solana (required)
→ Saves: 85% context tokens vs loading all servers

为什么这很重要

  • MCP服务器平均使用约3000个令牌用于工具模式
  • 10台服务器=约30000个令牌=20万个上下文窗口的15%
  • 20台服务器=~60000个令牌=30%浪费在工具定义上
  • 此优化器可帮助您仅加载所需的内容

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类别 服务器
🔗 区块链 索拉纳
🌍 数据 天气 · 德国 · 农业 · 太空 · 航空 · 欧盟公司
🔒 安全 网络安全 · 策略网关 · 审计跟踪
🤖 代理基础设施 记忆 · 目录 · 中心 · 声誉
🔬 研究 学术的 · LLM基准 · 法律

→ 完整目录（40+台服务器）

许可证

麻省理工学院

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