io.github.imankha/log-reducer
Reduces log files for AI consumption — 50-90% token reduction via 18 deterministic transforms.
MCP-сервер · от imankha
Коротко
io.github.imankha/log-reducer: MCP-сервер, издатель imankha. 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 2026-10-12.
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 npm
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport stdio log-reducer -- npx -y logreducer[mcp_servers.log-reducer]
command = "npx"
args = ["-y", "logreducer"]{
"mcpServers": {
"log-reducer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"logreducer"
]
}
}
}Аргументы запуска мы не храним. Если серверу они нужны, их называет его собственная документация.
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.1.1 | Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 0 |
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.
-
Read large logs, JSON and docs in a fraction of the tokens. Offline, fact-preserving optimizer.
-
log-analyzer-mcp io.github.Fato07/log-analyzer-mcp
AI-powered log analysis - parse, search, extract errors across 9+ formats
-
Tools to rank log patterns by volume and cost and to compact, tier down or offload each pattern
-
Autonomous log surgery & secret redaction MCP server for AI coding agents.
-
log io.github.rog0x/log
Log parse, filter, analyze for AI agents
-
noveum ai.noveum/noveum
Trace, evaluate, and optimize your LLM, RAG, and agent apps with Noveum observability.
-
Cut 95% of framework noise and token bloat from error logs for AI agents.
-
semantic-frame io.github.Anarkitty1/semantic-frame
Token-efficient semantic compression for numerical data. 95%+ token reduction.
-
Compress logs, retrieval chunks, and code context into structured LLM-ready signal.
-
MCP server and proxy that compresses LLM prompts, tool output, and replies to cut token cost.
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)
-
Pydantic Logfire observability platform integration. Query traces, monitor application performance, analyze logs, and debug issues directly from Claude Code.
-
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…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
OpenTelemetry observability for Claude Code sessions. Captures tool calls, LLM invocations, token usage, and errors as OTel traces. Send telemetry to Dash0 or any…
-
Langfuse observability plugin for Claude Code — captures and exports traces, spans, and session telemetry from Claude Code to Langfuse for LLM monitoring, debugging, and evaluation
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
OpenTelemetry observability for Claude Code sessions. Captures tool calls, LLM invocations, token usage, and errors as OTel traces. Send telemetry to Dash0 or any…
-
Skills for tracing, evaluating, and improving AI agents with MLflow. Supports the full agent improvement loop: instrument → trace → evaluate → iterate → validate.
-
Langfuse observability plugin for Claude Code — captures and exports traces, spans, and session telemetry from Claude Code to Langfuse for LLM monitoring, debugging, and evaluation
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
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…
-
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
-
Use Datadog directly in Claude Code through a preconfigured Datadog MCP server. Query logs, metrics, traces, dashboards, and more through natural conversation. This plugin is in…
-
Hosted MCP server for AI-assisted Grafana Cloud observability — no local installation required.
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
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.
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Available for US1 customers only. Analyze, investigate, and act on your Datadog telemetry directly from ChatGPT using natural language. Ask questions about your production…
-
Answer product and business questions with data
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
Dash0 Observability
OpenTelemetry observability for OpenAI Codex sessions. Captures prompts, tool calls, MCP calls, sub-agent activity, and token usage as OTel traces.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
-
Skills for adding DeepEval evaluations, tracing, datasets, Confident AI reports, and iterative improvement loops to AI applications.
-
Dynatrace observability skills: DQL query patterns, application and infrastructure monitoring, log analysis, problem investigation, and incident response workflows, with the…
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.
-
See your local Copilot token usage by day, model, and session, and get tips to use it more efficiently.
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
Use Datadog directly in Copilot / VS Code through a preconfigured Datadog MCP server. Query logs, metrics, traces, dashboards, and more through natural conversation.
-
Visualizes live session AI-credit usage as a Pac-Man board with pellets, ghosts, fruit milestones, and game-over limits.
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
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…
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
-
Track AI visibility, sentiment, and citations.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Bridges multiple AI models and CLIs, enabling orchestrated workflows across Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI, and other AI development tools.
-
Analyze documents, images, videos, and audio.
-
Keboola MCP Server is an open-source bridge between your Keboola project and modern AI tools.
-
MCP server for Polar Signals Cloud continuous profiling platform, enabling AI assistants to analyze CPU performance, memory usage, and identify optimization opportunities in…
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Read large logs, JSON and docs in a fraction of the tokens. Offline, fact-preserving optimizer.
-
log-analyzer-mcp io.github.Fato07/log-analyzer-mcp
AI-powered log analysis - parse, search, extract errors across 9+ formats
-
Tools to rank log patterns by volume and cost and to compact, tier down or offload each pattern
-
Autonomous log surgery & secret redaction MCP server for AI coding agents.
-
log io.github.rog0x/log
Log parse, filter, analyze for AI agents
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.