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Token Optimizer MCP

社区
按账单而非字节数优化的上下文压缩,并附带可自行运行的基准测试。
分类
开发工具 第 60 / 438
Stars
★ 564 非常热门
传输方式
stdio(本地进程)
运行环境
Node.js 22+
凭据
无需凭据
许可证
MIT
最近提交
工具数
11
64FMRS · C

Token Optimizer MCP 是一个范围相当大、且极少见的自证型项目:它不只声明节省令牌,还把基准脚本、失败案例、被排除的数据和未达标的实验一并发布在仓库中。它的核心价值在于两点——在工具结果进入模型前进行上下文压缩与智能读取,以及一个从真实代理流量中自行积累的本地知识图谱。相比同类工具,它明确区分「直接节省」与「因果图谱证据」,并把无法测量的部分标为 unknown 而不是 0。

需要清醒认识的是:README 中大量对竞争对手(HeadRoom)的对比是其自行复现对方设计的离线估算,并非对方实际二进制的结果;作者本人也多次声明未能建立全面优越性,部分确认研究因额度或上游 503 而未完成。知识图谱的因果收益至今仍处于 Collecting 状态。此外,它会主动拒绝你的工具调用,并会把被省略的载荷写入本地临时文件,这两点对工作流和安全边界都有实际影响。适合愿意接受更激进集成、并能自行运行基准来核验的开发者。

最强项 · 文档质量 16/20 最弱项 · 安全与权限 9/20

可靠性
12/20
安全与权限
9/20
维护活跃度
14/20
文档质量
16/20
安装易用性
13/20
查看各项评分依据
可靠性 12/20
静态审阅仅见 README 与 server.json,未见实际 CI 工作流文件、提交的测试源码或关键路径的可复现执行证据。README 自称 2,437 项 test、253 项 verify:clients、verify:all 套件以及基准脚本 (bench/compression/proof.mjs、session-replay.mjs),并列出大量具体数字(如 119/120 通过、0.926x 中位成本),但这些声明均来自不可信证据本身,无第三方可核验证据,按校准规则可靠度不得高于 12。此外 README 存在明显的自我矛盾:一处称 TOKEN_OPTIMIZER_PROXY 默认 off(开关表),另一处称代理默认启用;harvest 一处称 'not opt-in'/默认开启,一处又称需要凭据门控。这类矛盾直接削弱对工具列表与真实行为一致性的信心。已扣除:缺乏可核验的 CI/测试证据、README 自相矛盾的默认值描述、错误与边界处理仅以叙述形式出现。
安全与权限 9/20
存在值得注意但非红线的风险。正面证据:manifest 只有一个可选非密环境变量,无嵌入凭据;README 明确声明无遥测、无托管服务、MIT 许可、不存储而是转发 provider key;提及 npm provenance、CHECKSUMS.sha256、卸载只删自身写入文件。风险点:安装会写入 shell 激活、User PATH、.cmd 启动器与合并 settings.json 等对宿主环境的持久化改动,属较大权限面;本地代理会以明文把被省略的工具结果内容写入 OS 临时目录 spill 文件(0600、随机盐 HMAC 命名、退出时清理),README 本身承认可能写入敏感对话内容且不扫描密钥;TOKEN_OPTIMIZER_PROXY_CAPTURE 可选将明文请求体写入指定目录;知识图与 harvest 可能对本地/远程模型端点发出内容。这些均为有文档、有开关、有边界的披露,未见凭据窃取、隐蔽外传或未确认的破坏性默认操作,因此不构成红线,但代理与捕获路径的明文落盘与宿主改动使评分不能更高。已扣除:默认启用本地代理与可能的明文溢出文件、安装期对 PATH/shell/settings 的持久修改、可选的明文请求捕获。
维护活跃度 14/20
仓库元数据支持活跃维护:版本 7.0.1、npm 包 @ooples/token-optimizer-mcp 同步发布、MIT 许可明确、531 stars、仅 5 个 open issues、未归档。README 引用 CI workflow 徽章、提交哈希(如 f712b4ec)与带日期的证据目录,显示持续迭代、版本化证据与明确的发布路径。但 repo 描述与实际功能存在疑似夸大/不一致(描述称 '16 CLI 客户端实时本地知识图',而核心是压缩与优化工具),manifest 描述(60-90% 削减)与 README 中多处自认未确立优越性的表述相互拉扯;凭据门控的 harvest 与因果证据仍处 'Collecting' 状态,属未完成能力;README 中另见 'gpt-6-astra' 之类无法核验的模型名。未见明确的安全响应通道说明。已扣除:能力/描述不一致、部分功能仍为进行中、无独立维护者治理信息,但整体发布与许可路径清晰,故给中上分。
文档质量 16/20
文档非常详尽且明显优于平均水平:给出安装步骤(Claude Code 插件、Codex plugin/mcp add、npx 一行)、验证命令(npx token-optimizer-doctor 会实发合成负载并断言大文件读取被拒)、诊断命令、故障排查、TOKEN_ACCOUNTING 与 EVIDENCE_PROTOCOL 链接、客户端能力分级(lifecycle/native/rules 三层)、成本与缓存乘数说明、以及大量自陈局限('未确立优越性'、'不主张 embedding 优于 BM25'、'重放不证明推理保留')。这种主动披露局限是加分项。扣分点:README 内部矛盾(代理默认 on/off、harvest 门控描述不一致),部分数字巨大且无法静态核验,个别模型名不可信,长文中夹杂营销式对比表。已按 '分层文档、有示例、有披露但存在隐藏假设与矛盾' 区间取分。
安装易用性 13/20
安装路径总体清晰:主流客户端一行 npx 启动 stdio 服务,Claude Code 有插件市场安装,Codex 有 plugin 与 mcp add 两种方式,另提供 16 客户端的 integrations 配置目录。但复杂度偏高:README 明言仅装 MCP server 只会给模型可忽略的工具,真正生效需额外安装各客户端 native 插件/hook 包、可能需 /reload-plugins、重开终端加载 PATH,npm 11 默认拦截 lifecycle 脚本需 allow-scripts。此外 CLI 子命令安装(codex plugin add、/plugin install)在静态源中无法验证确实可用,Windows 还涉及 .cmd 与 PowerShell 执行策略问题。按静态校准,setup 上限 15,且因需多步 native 集成与 lifecycle 依赖,扣至 13。已扣除:仅 MCP 安装不足以生效、需额外插件/hook 与终端重载、平台与生命周期脚本摩擦。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-18

查看 FMRS 评分方法 →

选型与风险

能访问什么读取本地文件写入 / 删除本地文件访问网络

适合谁

  • 长时间、多轮次的编码代理会话
  • 同时使用多个 CLI 客户端的开发者
  • 需要本地运行、无遥测、可商用许可的团队
  • 希望用可复现基准而不是厂商自述来验证压缩效果的团队

不适合谁

  • 只想安装一个纯 MCP 服务器、不希望客户端安装钩子或插件的人(README 明确说明仅加服务器无法执行强制拒绝)
  • 不希望任何请求内容被写入本地磁盘的场景(代理会把被省略的载荷写入临时目录的 spill 文件)
  • 需要托管服务或云端账号的用户
  • 无法运行 Node.js 22+ 的环境

所需权限

  • 读写项目文件(智能读写与差异比较)
  • 在客户端中安装并运行生命周期钩子,用于在工具执行前进行拦截或改写路由
  • 在本地磁盘写入缓存、知识图谱、日志与省略内容的 spill 文件
  • 可选地在本机回环地址启动一个压缩代理进程
  • 读取本地 CLI 的使用账目以进行令牌计量与定价

风险与副作用

  • 服务器会拒绝或改写内置工具调用(如 Read、Grep、Glob、Edit、Write 以及 shell 中的 cat/head/grep -r),在 enforce 模式下可能打断既有工作流
  • 被省略的可恢复内容会以 0600 权限写入操作系统临时目录的 token-optimizer-spill/ 下,代理运行期间不会删除;若进程被强杀或断电,目录会残留,需手动清理
  • 代理不会检查所写内容是否包含密钥,若对话中含有敏感信息,可能随 spill 文件落盘
  • 知识图谱与缓存保存在本地,涉及项目结构、文件内容哈希与发现的结论
  • README 中多项对比结果为开发阶段或未完成的研究,其自身说明未能建立全面优越性,聚合区间仍跨过 1.0

安装接入

准备工作

运行环境:Node.js 22+

其他可选配置项(13 个)
TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR 可选 缓存目录路径,可选,默认为 ~/.token-optimizer-mcp。
TOKEN_OPTIMIZER_MODE 可选 控制运行模式:off 关闭优化与强制,enforce 启用拒绝昂贵内置调用,默认为 assist。
TOKEN_OPTIMIZER_PROXY 可选 设为 0 可禁用压缩代理路由,默认状态以文档为准。
TOKEN_OPTIMIZER_COMPRESSION 可选 压缩预设:balanced、aggressive、conservative 或 lossless,默认 balanced。
TOKEN_OPTIMIZER_PROXY_KNOWLEDGE 可选 设为 0 可禁用向缓存前缀注入项目知识。
TOKEN_OPTIMIZER_HARVEST 可选 设为 0 可关闭基于模型的语义采集;无凭据时自动报告 off:no-key。
TOKEN_OPTIMIZER_HARVEST_ENDPOINT 可选 指向本地模型的端点,使语义采集免费且私有,数据不出本机。
TOKEN_OPTIMIZER_MANAGED_CLIENTS 可选 安装前设为 0 可跳过 shell 激活与托管客户端命令。
TOKEN_OPTIMIZER_PROXY_CAPTURE 可选 可选启用请求体捕获,写入指定目录(明文内容,谨慎使用)。
TOKEN_OPTIMIZER_LOG_DIR 可选 日志目录,默认 ~/.token-optimizer/logs 或 .token-optimizer/logs。
TOKEN_OPTIMIZER_LOG_MAX_BYTES 可选 单个日志文件轮转大小上限,默认 5 MiB。
TOKEN_OPTIMIZER_LOG_MAX_FILES 可选 保留的日志文件数量上限,默认 40 个。
TOKEN_OPTIMIZER_LOG_RETENTION_DAYS 可选 日志保留天数,默认 14 天。

Claude Code:执行 /plugin marketplace add ooples/token-optimizer-mcp,再执行 /plugin install token-optimizer@token-optimizer,最后 /reload-plugins。

仅安装 MCP 服务器(任何客户端均可):npx -y @ooples/token-optimizer-mcp@latest。可选设置环境变量 TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR 指定缓存目录,默认 ~/.token-optimizer-mcp。

Codex:codex plugin marketplace add ooples/token-optimizer-mcp,然后 codex plugin add token-optimizer@token-optimizer;或用 codex mcp add token-optimizer -- npx -y @ooples/token-optimizer-mcp@latest。

安装后用 npx token-optimizer-doctor 验证钩子是否真正生效(会喂入合成载荷,断言大文件读取被拒绝、小文件读取不被拒绝)。十六个客户端的现成配置位于仓库 integrations/ 目录。

.mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "token-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ooples/token-optimizer-mcp@latest"],
      "env": {
        "TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "/path/to/cache"
      }
    }
  }
}

以 Claude Code 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同(如 VS Code 使用 servers 字段),可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json
{
  "servers": {
    "token-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ooples/token-optimizer-mcp@latest"
      ],
      "env": {
        "TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "/path/to/cache"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json(VS Code 使用 servers 字段)。

Terminal
claude mcp add token-optimizer -e TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR=/path/to/cache -- npx -y @ooples/token-optimizer-mcp@latest

在终端运行;先把 <…> 占位符换成你自己的值。

验证是否装好

在客户端工具列表中确认出现 token-optimizer 的工具(如 smart_read、token_audit),然后运行 npx token-optimizer-doctor 验证钩子能拒绝大文件读取并正常回答;或直接发送一个 token_audit 请求,有返回即说明连接成功。

常见排障

  1. 若感觉没有任何效果,通常是没有安装生命周期钩子包:MCP 服务器进程无法修改宿主,且 npm 11 默认限制 lifecycle scripts,需按客户端安装插件或钩子
  2. 运行 npx token-optimizer-doctor,它会向真实的钩子二进制喂入合成载荷,验证大文件读取被拒绝
  3. 启用代理后无法启动代理进程:检查端口占用与回环绑定,并确认 Node.js 版本 ≥22
  4. 知识图谱的语义采集显示 off:no-key 时表示未配置模型凭据,可指向本地模型端点以保持离线;用 npx token-optimizer-doctor 查看当前状态
  5. 想排查钩子运行状况时运行 npm run diagnostics,可加 --hours 与 --output 参数;原始事件行需显式开启且上限 1000 条
  6. 需要临时关闭时设置 TOKEN_OPTIMIZER_MODE=off;关闭代理路由可设置 TOKEN_OPTIMIZER_PROXY=0

试试这样问

连接成功后,可以直接对 AI 助手这样说:

  • 用 smart_read 读取 src/auth.ts 的关键部分,不要整文件读取
  • 运行 token_audit,列出本会话中最耗费 token 的操作并给出修复建议
  • 用 wiki_read 查一下之前会话中关于认证模块的结论,避免重复推导
  • 用 smart_grep 在代码库中搜索数据库连接池相关的代码

工具能力 11

smart_read 只读
读取文件并返回压缩或差异化的内容,避免重复读取未变更的文件。
smart_grep 只读
执行搜索并以压缩形式返回匹配结果,保留偏离常规形状的关键行。
smart_glob 只读
按模式查找文件,并以精简形式返回结果。
smart_edit 写入
以受优化的方式编辑文件,减少上下文中的冗余内容。
expand 只读
从按内容寻址的存储中展开此前被省略的内容,不会重新运行原命令。
wiki_write 写入
由当前模型写入一条持久结论(发现、决策或死路)到项目知识图谱。
wiki_read 只读
读取当前项目或即将访问文件相关的已有知识。
wiki_query 只读
直接查询图谱:按键取单条发现、对结论做 BM25 排序搜索、取节点及其邻居,或查看图谱自身的审计信息。
展开其余 3 个工具
token_audit 只读
返回一个按会话成本排序的队列,列出最耗资源的项及对应修复方式。
waste_audit 只读
把检测到的浪费转化为可持续、可衡量、可回滚的修复建议(如跳过规则)。
fleet_audit 只读
按实测成本对本机所有项目排序,并按内容哈希在项目之间传递已验证的修复。

使用场景

减少编码代理重复读取未变更文件所消耗的令牌
压缩工具输出、搜索日志与构建日志后再送入模型
跨会话保留代理已经推导出的结论、决策与死路
按客户端与操作归因令牌消耗,定位成本最高的项目
在多个本地项目之间复用已验证的优化修复

支持客户端

Claude Code
Codex
GitHub Copilot CLI
Gemini CLI
Qwen Code
Cursor
Cline
OpenCode
Kilo
Windsurf
Roo Code部分支持
Zed部分支持
Amp部分支持
Continue部分支持
Crush部分支持
Droid部分支持

依据项目文档列出,未经本站实测。

详细介绍

Token Optimizer MCP 是一个本地运行的 MCP 服务器,用于优化 AI 编码代理的上下文窗口。它通过缓存、压缩和智能文件工具,在工具结果进入模型之前减少不必要的令牌消耗,官方 README 称可削减 60–90% 的令牌。

它同时提供一个跨会话的本地知识图谱:为文件、符号、任务和发现建立节点,用 derived_from、contains、supersedes、contradicts、related 等边连接,并在代理访问相关文件时把已有结论反馈回去,避免重复推导。图谱数据保存在本地,无账号、无遥测、无托管服务。

该服务器通过 stdio 传输,以 npm 包 @ooples/token-optimizer-mcp 发布,许可证为 MIT,允许商业使用。README 给出 16 个客户端的安装方式,并区分「强制层」(10 个具有预执行钩子、可拒绝昂贵内置调用的客户端)与「规则层」(6 个只能通过强制规则路由的客户端)。所有基准数据都随仓库一同发布,可用 node bench/compression/proof.mjs 等命令复现。

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★ 64.1k · 工具数 2 与当前对比 →

源版本 d474b6a060b3 数据同步于 2026-11-02 查看 FMRS 评分方法