log-context-mcp: MCP-Tool reduziert den Log-Token-Verbrauch für Claude-Debugging um 96%

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 14. März 2026🔗 Source
log-context-mcp: MCP-Tool reduziert den Log-Token-Verbrauch für Claude-Debugging um 96%
Ad

log-context-mcp ist ein MCP-Tool (Model Context Protocol), das entwickelt wurde, um das Problem anzugehen, dass Claude Code während Debugging-Sitzungen Token für ausführliche Logdateien verbraucht. Anstatt rohe Logdateien einzufügen, die bei Health-Checks und INFO-Spam 15k Token verbrauchen können, verarbeitet dieses Tool Logs vor, bevor sie in Claudes Kontext gelangen.

So funktioniert es

Das Tool führt mehrere Vorverarbeitungsschritte für Logdateien durch:

  • Dedupliziert Zeilen
  • Gruppiert Stack-Traces
  • Entfernt Rauschen
  • Erstellt eine Zusammenfassung von ~1000 Token anstelle des vollständigen Log-Dumps

Leistung und Tests

Ein Test mit einem 2000-Zeilen-Apache-Log zeigte eine Token-Reduktion von 96,5 %, während die Ursache weiterhin korrekt identifiziert wurde. Der Entwickler baute dies, nachdem er wiederholt auf das Problem gestoßen war, dass Claude 15k Token für Logdateien verbrauchte, bevor er die 3 Zeilen fand, die tatsächlich wichtig waren.

Ad

Zusätzliche Funktionen

Das Tool enthält eine optionale semantische Schicht, die ein kostengünstiges Modell (Gemma/Haiku/Ollama) auf der komprimierten Ausgabe für Ursachenanalyse und Fehlerzeitpläne ausführt. Für Benutzer, die keinen separaten API-Schlüssel möchten, gibt es eine /analyze-log-Fähigkeit, die stattdessen einen Haiku-Subagenten über Ihr bestehendes Claude-Abonnement nutzt.

Verwandte Tools und Entwicklungsstatus

Der Entwickler entdeckte rtk (ein ähnliches Tool für allgemeine CLI-Ausgabekomprimierung) nach dem Bau dieser log-spezifischen Lösung. log-context-mcp konzentriert sich spezifischer auf Logs, mit der semantischen Analyseschicht darüber.

Das Tool befindet sich noch in der frühen Entwicklung mit Plänen, es im MCP-Marktplatz zur einfacheren Entdeckung einzureichen und mehr Logformat-Unterstützung hinzuzufügen. Es ist unter MIT-Lizenz veröffentlicht, und Einrichtungsanleitungen sind auf GitHub verfügbar.

Der Entwickler sucht Feedback dazu, welche Logformate und Stacks Benutzer getestet haben möchten.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Siehe auch

Selbstgehosteter kontextueller Bandit in Rust: Syntra & Lycan für adaptive Entscheidungssysteme
Werkzeuge

Selbstgehosteter kontextueller Bandit in Rust: Syntra & Lycan für adaptive Entscheidungssysteme

Zwei Open-Source-Projekte: Lycan (Graph-Ausführungssprache mit Strategieknoten und gelernten Gewichten) und Syntra (Docker/API-Appliance, die kompilierte Lycan-Kapseln bereitstellt). Fehler in der Datenpipeline vor Laufzeitfehlern entdeckt, als sie in einem KI-Aktien-Debattenprodukt eingesetzt wurden.

OpenClawRadar
Vibeyard: Open-Source-Dashboard, das Claude-Sitzungen aus PRs, Issues und Kanban-Karten startet
Werkzeuge

Vibeyard: Open-Source-Dashboard, das Claude-Sitzungen aus PRs, Issues und Kanban-Karten startet

Vibeyard ist ein quelloffener (MIT) Home-Screen mit ziehbaren Widgets für PRs, Issues, Kanban und Claude-Sitzungen. Klicke auf eine Karte, um eine vorkontextualisierte Claude-Code-Sitzung für Überprüfung, Fehlerbehebungsplanung oder Wiederaufnahme zu starten.

OpenClawRadar
TigrimOS v1.1.0 und Tiger CoWork v0.5.0 veröffentlicht mit Remote-Agent-Schwärmen und konfigurierbarer Governance.
Werkzeuge

TigrimOS v1.1.0 und Tiger CoWork v0.5.0 veröffentlicht mit Remote-Agent-Schwärmen und konfigurierbarer Governance.

TigrimOS v1.1.0 und Tiger CoWork v0.5.0, die heute veröffentlicht wurden, fügen die Schwarm-zu-Schwarm-Kommunikation zwischen entfernten Instanzen und fünf konfigurierbare Governance-Protokolle hinzu. Beide sind selbst gehostet, kostenlos und Open Source.

OpenClawRadar
Argus: Eine GitHub-App, die CLAUDE.md-Dateien überprüft und Bewertungen in PRs veröffentlicht
Werkzeuge

Argus: Eine GitHub-App, die CLAUDE.md-Dateien überprüft und Bewertungen in PRs veröffentlicht

Argus ist eine GitHub-App, die mit Claude Code entwickelt wurde und CLAUDE.md-Dateien überprüft und bei jedem Pull Request eine Bewertung veröffentlicht. Nach Tests an mehreren Repositories sind die häufigsten Fehler fehlende explizite Grenzen des Anwendungsbereichs und Eskalationspfade.

OpenClawRadar