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令牌优化MCP服务器

Context7-slim是一个令牌优化的MCP服务器，通过智能分组工具减少34.2%的上下文窗口令牌使用，同时保持完整功能，适用于AI助手如Claude、ChatGPT等。

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在 GitHub 查看 mcpslim/context7-slim

使用说明

context7-slim

Context7 MCP服务器针对AI助手进行了优化 --在保持完整功能的同时，将上下文窗口令牌减少34.2%。兼容Claude、ChatGPT、Gemini、Cursor和所有MCP客户端。

什么是context7-slim？

A. 令牌优化 Context7的版本 模型上下文协议（MCP） 服务器。

问题

MCP工具模式消耗了大量资源 上下文窗口标记当Claude或ChatGPT等AI助手加载MCP工具时，每个工具定义都会占用宝贵的上下文空间。

原版 @upstash/context7-mcp 负载 2工具 消费大约 ~1918个代币 --这是你可以用来进行实际对话的空间。

解决方案

context7-slim 智能地 将2个工具分为2个语义操作，通过以下方式减少令牌使用 34.2% --与 零功能损失.

你的AI助手看到的工具更少、更智能。所有原始功能仍然可用。

演出

公制 原始 纤细 缩减
工具 2 2 -0%
架构令牌 778 122 84.3%
克劳德代码（Est.） ~1918 ~1262 ~34.2%

基准信息

  • 原件： @upstash/context7-mcp@2.0.2
  • 使用测量的架构令牌 令牌。 （cl100kbase）
  • 克劳德代码估计包括约570个令牌/工具开销

快速开始

一个命令设置（推荐）

# Claude Desktop - auto-configure
npx context7-slim --setup claude

# Cursor - auto-configure
npx context7-slim --setup cursor

# Interactive mode (choose your client)
npx context7-slim --setup

完成！重新启动应用程序以使用context7。

CLI工具（已经有CLI？）

# Claude Code (creates .mcp.json in project root)
claude mcp add context7 -s project -- npx -y context7-slim@latest

# Windows: use cmd /c wrapper
claude mcp add context7 -s project -- cmd /c npx -y context7-slim@latest

# VS Code (Copilot, Cline, Roo Code)
code --add-mcp '{"name":"context7","command":"npx","args":["-y","context7-slim@latest"]}'

手动设置

Click to expand manual configuration options

克劳德桌面

添加到您的 claude_desktop_config.json:

操作系统 路径
窗户 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
macOS ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 
{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "context7-slim@latest"]
    }
  }
}

光标

增添 .cursor/mcp.json （全球）或 <project>/.cursor/mcp.json （项目）：

{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "context7-slim@latest"]
    }
  }
}

运作原理

MCPSlim充当 透明网桥 在AI模型和原始MCP服务器之间：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Without MCPSlim                                                │
│                                                                 │
│  [AI Model] ──── reads 2 tool schemas ────→ [Original MCP]    │
│             (~1,918 tokens loaded into context)                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  With MCPSlim                                                   │
│                                                                 │
│  [AI Model] ───→ [MCPSlim Bridge] ───→ [Original MCP]           │
│       │                │                      │                 │
│   Sees 2 grouped      Translates to        Executes actual   │
│   tools only         original call       tool & returns    │
│   (~1,262 tokens)                                              │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

翻译是如何工作的

  1. AI读取瘦模式 --只有2个分组工具，而不是2个
  2. AI调用分组工具 --例如。， interaction({ action: "click", ... })
  3. MCPSlim翻译 --转换为原始格式： browser_click({ ... })
  4. 原始MCP执行 --真实服务器处理请求
  5. 返回响应 --结果原封不动地传回

零功能损失。代币节省34.2%。

可用工具组

组 操作

加 2个直通工具 --不能很好地组合的工具会按照优化的描述进行保留。

兼容性

  • ✅ 完整功能 --全部原创 @upstash/context7-mcp 保留的特征
  • ✅ 所有AI助手 --适用于Claude、ChatGPT、Gemini、Copilot和任何MCP客户端
  • ✅ 直接替换品 --功能相同，只需使用分组操作名称
  • ✅ 已测试 --通过自动化测试验证架构兼容性

常见问题解答

这会降低功能吗？

号码 每个原始工具都是可访问的。工具在语义上被分组（例如。， click, hover, drag → interaction)，但所有操作仍可通过 action 参数。

为什么AI助手需要令牌优化？

AI模型的上下文窗口有限。MCP工具模式使用可用于对话、代码或文档的令牌。减小工具模式大小意味着有更多的实际工作空间。

这是官方支持的吗？

MCPSlim是一个社区项目。它透明地封装了官方MCP服务器——原始服务器完成了所有实际工作。

许可证

麻省理工学院

Powered by MCPSlim — MCP Token Optimizer
Reduce AI context usage. Keep full functionality.

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