io.github.omkar9854/token_optimizer
Reversible context compression for AI agents: cut token usage up to 94%, originals retrievable
MCP-Server · von omkar9854
Überblick
io.github.omkar9854/token_optimizer ist ein MCP-Server von omkar9854. Marktplätze, die wir lesen und die es listen: 1 (Official MCP Registry). Wir haben es erstmals am 2026-10-11 gesehen und seither keine Änderung erfasst. Stand unseres Marktplatz-Durchlaufs vom 2026-10-13.
Was es abfragt
- Läuft auf Ihrem Rechner
Keiner der Marktplätze, die wir lesen, veröffentlicht seine Tools oder die abgefragten Einstellungen.
Was es deklariert, abfragt und ausführt, vollständig
Installieren Sie nur Plugins von Entwicklern, denen Sie vertrauen. Wir zeigen, was die Marktplätze veröffentlichen, und testen keine Plugins.
Funktioniert mit
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Ein Ein-Klick-Link öffnet den Client, der vor dem Hinzufügen des Servers um Bestätigung bittet.
Nach den Marktplätzen, die ihn listen, und dem angegebenen MCP-Transport, wie jeder Client sie dokumentiert. Wir testen keine Plugins.
Verbinden
Befehle und Konfigurationen nur aus den Angaben der Marktplätze. Wir führen sie nicht für Sie aus und testen keine Plugins.
Als lokaler MCP-Server: PyPI-Paket
Erstellt aus den Angaben von Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio token-optimizer -- uvx slimctx-mcp slimctx[mcp_servers.token-optimizer]
command = "uvx"
args = ["slimctx-mcp", "slimctx"]{
"mcpServers": {
"token-optimizer": {
"command": "uvx",
"args": [
"slimctx-mcp",
"slimctx"
]
}
}
}Wo es veröffentlicht ist
| Marktplatz | Status | Version | Zahlen | Verifiziert | Erstmals gesehen |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Eintrag in der Registry öffnen) | Gelistet | 0.1.0 | Forks (GitHub): 0 Sterne (GitHub): 1 |
Nicht markiert |
Jede Zahl stammt vom jeweiligen Marktplatz und wird nie über Marktplätze hinweg addiert. Ein Marktplatz ohne veröffentlichte Zahl zeigt keine: keine Zahl ist nicht null.
Was sich geändert hat
Bei diesem Plugin hat sich nichts bewegt, seit wir es beobachten.
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Compress prompts 40-60% using local LLM + embedding validation. Preserves all conditionals.
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Context-window optimization: caching, compression & smart file tools that cut tokens 60-90%.
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semantic-frame io.github.Anarkitty1/semantic-frame
Token-efficient semantic compression for numerical data. 95%+ token reduction.
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Pre-injection context compression for coding agents. Zero LLM calls, zero telemetry, offline-safe.
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Daten von Official MCP Registry. Die Zahlen stammen aus unseren eigenen regelmäßigen Durchläufen über die Marktplätze, zuletzt abgerufen am . Kontaktdaten von Plugin-Herausgebern veröffentlichen wir nicht.