SkillMesh：大規模ツールカタログ向けMCP対応ルーター、コンテキストサイズを70％削減
SkillMeshは、AIエージェント向けの大規模なツールおよびスキルカタログを処理するために設計されたMCP対応ルーターです。開発者は、すべてのツールカタログをすべてのプロンプトに読み込むことが、ツール選択の精度を損ない、カタログの成長に伴ってトークンコストを膨らませることを特定しました。
SkillMeshの仕組み
このアプローチは、選択的なコンテキスト注入に焦点を当てています：
- 現在のクエリに対して上位K件の関連するエキスパートカードを取得します
- それらのカードのみをエージェントのコンテキストに注入します
- カタログの残りをプロンプトから除外します
これにより、多くの場合でコンテキストサイズが約70％削減され、エージェントがプロンプトの肥大化なしに複数のドメインにわたってスケールできるようになります。
現在の機能
SkillMeshは現在以下をサポートしています：
- MCPサーバー（
skillmesh-mcp）を介したClaudeの統合 - Codexスキルバンドルの統合
- ツール呼び出しメタデータにおけるOpenAIスタイルの関数スキーマ
ツールと機能は役割ごとにインストールでき、タスクに基づいて関連する機能を追加します。
使用例
「販売データをクリーンアップし、ベースラインモデルをトレーニングし、チャートを生成する」のようなクエリに対して、SkillMeshは関連するデータ処理、機械学習、および可視化のエキスパートカードのみにルーティングし、カタログ全体を読み込むことはありません。
インストールとフィードバック
このプロジェクトはGitHubで利用可能です：SkillMesh。開発者は以下の点についてフィードバックを求めています：
- 検索品質（適切なツールを選択しているか）
- レジストリ形式（新しいツールの追加の容易さ）
- MCP統合の使いやすさ
📖 全文を読む： r/LocalLLaMA
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