mcp-optimizerは、Claude Code内のアイドル状態のMCPサーバーによるトークンの無駄遣いを削減します。

mcp-optimizerは、Claude CodeでModel Context Protocol(MCP)サーバーを使用する際のトークン浪費に対処するプラグインです。問題点:接続されたすべてのMCPサーバーは、ツールが使用されなくても、完全なツールスキーマをすべての会話に読み込みます。3つのサーバーがある場合、セッションごとに約6,500以上のトークンが浪費される可能性があります。
主な機能
mcp-doctor– MCPサーバーの健全性チェックmcp-audit– 実際に使用するツールとトークンを浪費するツールを確認mcp-optimize– 必要なものだけを含むプロジェクトローカル設定を生成mcp-to-skills– MCPツールをオンデマンドのローカルスキルに変換(アイドル時のコストゼロ)
核となる概念:スキルは呼び出されたときにのみ読み込まれますが、MCPスキーマは毎回読み込まれます。この最適化により、不要なトークン消費を削減します。
インストール
プラグインマーケットプレイスからインストール:
/plugin marketplace add choam2426/mcp-optimizer
/plugin install mcp-optimizerこのプラグインはGitHubで利用可能です:https://github.com/choam2426/mcp-optimizer。
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also

ローカルQwenモデルが段階的計画とコンパクトなDOMでブラウザ自動化を実現
開発者は、Qwen 8Bや4Bのような小規模なローカルLLMが、事前の多段階計画ではなく段階的計画を用いることでブラウザ自動化に成功したことを発見しました。これには、完全なフローで50-100K以上のトークン使用量を約15Kに削減するコンパクトなセマンティックDOM表現が組み合わされています。

ナレッジベースをClaude用のWiki + MCPサーバーに変える
Akynが知識ベース(URL、PDF、Notion)をウィキに変換し、MCPサーバーとして公開するデモ。OAuth、人間による承認、自動同期を備え、Claudeがクエリや書き込みを行える。

エージェントメモリV4は、LongMemEvalベンチマークで96.2%を達成し、商用AIメモリシステムを上回りました。
agentmemory V4はLongMemEvalで96.2%のスコアを獲得し、PwC Chronos(95.6%)、Mastra(94.87%)、OMEGA(93.2%)など複数の資金調達済みAIメモリ企業を上回りました。このシステムは中程度のゲーミングPCを使用し、1,000ドルの予算で16日間で単独で構築されました。

Claude-First Analytics MCPサーバー:ウェブ解析コンテキストへのAIエージェントの直接アクセスを実現
ある開発者が自身のWeb分析ツールをMCPサーバーとして再構築し、シンプルなWeb分析、追跡可能なリンク、プロダクトインサイトツールをClaudeに直接公開。AIエージェントがコードやデータベースのコンテキストとともにサイトデータを活用できるようにした。