io.github.base76-research-lab/token-compressor
Compress prompts 40-60% using local LLM + embedding validation. Preserves all conditionals.
MCP-сервер · от base76-research-lab
Коротко
io.github.base76-research-lab/token-compressor: MCP-сервер, издатель base76-research-lab. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Мы впервые увидели его 2026-10-11 и с тех пор изменений не фиксировали. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-13.
Что просит
- Работает на вашем компьютере
Ни одна из витрин, которые мы читаем, не публикует его инструменты или настройки, которые он просит.
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Работает с
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Ссылка в один клик открывает клиент, и он просит подтвердить, прежде чем добавить сервер.
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как локальный MCP-сервер: пакет PyPI
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio token-compressor -- uvx token-compressor-mcp[mcp_servers.token-compressor]
command = "uvx"
args = ["token-compressor-mcp"]{
"mcpServers": {
"token-compressor": {
"command": "uvx",
"args": [
"token-compressor-mcp"
]
}
}
}Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.1.1 | Форки (GitHub): 2 Звёзды (GitHub): 12 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Что менялось
С тех пор как мы следим за плагином, ничего не менялось.
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
token_optimizer io.github.omkar9854/token_optimizer
Reversible context compression for AI agents: cut token usage up to 94%, originals retrievable
-
Pre-injection context compression for coding agents. Zero LLM calls, zero telemetry, offline-safe.
-
MCP server and proxy that compresses LLM prompts, tool output, and replies to cut token cost.
-
TokenSqueezer LLM Token Compressor
x402-gated LLM token compressor: strip filler, collapse JSON, densify prose. Paid in USDC.
-
Compress coding-agent context ~64%. Hosted Neural Keep MCP for Cursor/Claude/Codex.
-
semantic-frame io.github.Anarkitty1/semantic-frame
Token-efficient semantic compression for numerical data. 95%+ token reduction.
-
LLM token optimization gateway implementing semantic pruning.
-
mcp-token-optimizer io.github.rccola990-cloud/mcp-token-optimizer
Cut LLM token costs: count tokens, estimate cost, slim prompts, and pick the cheapest capable model.
-
token-optimizer-mcp io.github.ooples/token-optimizer-mcp
Context-window optimization: caching, compression & smart file tools that cut tokens 60-90%.
-
Read large logs, JSON and docs in a fraction of the tokens. Offline, fact-preserving optimizer.
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
prompt-squeeze builds prompt-cost discipline into Claude Code via three surfaces: /squeeze skill that compresses a verbose prompt into a token-efficient equivalent and renders a…
-
Token-optimized document reader — silently compresses .md, .html, and .txt files on every Read, cutting context usage by ~30% with zero workflow change. Adaptive 4-stage…
-
AI eXchange Optimised Notation plugin converts your inputs into a machine-to-machine language to reduce token usage by up to 80% depending on the context.
-
Automatically compresses verbose CLI output (git, docker, npm, terraform, kubectl, etc.) to save tokens in Claude Code sessions. 21 specialized processors with content-aware…
-
Automatic token optimization for Claude Code. Compresses tool output 40–60%, shows a live token meter in the statusline, auto-compacts at 70% context, builds a self-updating…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Build, train, evaluate, and use open source AI models, datasets, and spaces.
-
Agent Skills for Together AI platform — inference, training, embeddings, audio, video, images, function calling, and infrastructure. Covers serverless chat completions…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Find the right NVIDIA skill for GPU acceleration, CUDA, AI agents, data loading, training, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, simulation, and other NVIDIA-powered…
-
Write accurate Pydantic AI code from the start. Up-to-date patterns, decision trees, and common gotchas for agents, tools, structured output, streaming, and multi-agent apps.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
AI-first project auditor and re-engineer based on the 9 design principles and 7 design patterns from the TechWolf AI-First Bootcamp
-
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Install, open, and connect the signed ChatCut Desktop app from Codex.
-
AI-powered code review in Codex, powered by CodeRabbit.
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Read large logs, JSON and docs in a fraction of the tokens. Offline, fact-preserving optimizer.
-
vision-squeezer io.github.eralpozcan/vision-squeezer
Shrink images to a token budget for vision LLM agents and pipelines. Not for chat-pasted images.
-
Connect Codex to a self-hosted AI gateway with provider-free prompt enhancement and fifteen governed MCP tools.
-
MCP tool-catalog compression for Claude Code. Compresses the tool discovery payload from 71,929 to 581 tokens (-99.2%). Auto-installs the zero-dependency mcptoon CLI…
-
Tuning Engines - Governed AI Runtime
Govern model, agent, skill, and MCP workflows with policy, approvals, traces, and usage analytics.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Shows live prompt-cache reuse, expiry, token composition, and AIU cost for the current GitHub Copilot session without making model calls.
-
Plain-English translation layer for non-technical Copilot CLI users. Translates every approval prompt, error message, and technical output into clear, jargon-free English with…
-
Visualizes live session AI-credit usage as a Pac-Man board with pellets, ghosts, fruit milestones, and game-over limits.
-
Task Researcher and Task Planner for intermediate to expert users and large codebases - Brought to you by microsoft/edge-ai
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
-
Advanced Security plugin for GitHub Copilot.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
Navigate and interact with your C++ code using the Microsoft C++ Language Server.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Giving Claude ability to run code with E2B via MCP (Model Context Protocol).
-
Discovers and retrieves llms.txt from websites.
-
Production-ready RAG service to search and retrieve data from your documents.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
token_optimizer io.github.omkar9854/token_optimizer
Reversible context compression for AI agents: cut token usage up to 94%, originals retrievable
-
Pre-injection context compression for coding agents. Zero LLM calls, zero telemetry, offline-safe.
-
MCP server and proxy that compresses LLM prompts, tool output, and replies to cut token cost.
-
TokenSqueezer LLM Token Compressor
x402-gated LLM token compressor: strip filler, collapse JSON, densify prose. Paid in USDC.
-
Compress coding-agent context ~64%. Hosted Neural Keep MCP for Cursor/Claude/Codex.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Это ваш плагин?
Добавьте плагин в свои проекты и докажите, что поддерживаете его: файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью. Вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.