Сервер MCP Log Reducer сокращает использование токенов при чтении логов кодом Claude

Log Reducer — это MCP-сервер, созданный специально для Claude Code, который читает файлы журналов на стороне сервера и отправляет в беседы только сокращённый вывод, предотвращая попадание необработанных логов в контекстное окно. По словам разработчика, журнал из 2000 строк представляет собой 20 000+ токенов, навсегда удалённых из сессий.
Преобразования сжатия
Инструмент выполняет 19 детерминированных преобразований для сжатия логов на 50–90% без вызовов API:
- Сворачивает трассировки стека — сохраняет фреймы кода, свёртывая шум фреймворка
- Удаляет дубликаты повторяющихся и почти идентичных строк
- Фильтрует шум, включая проверки работоспособности, пульсации, индикаторы выполнения и шаблонный код Docker
- Сокращает UUID, временные метки и длинные URL
- Обнаруживает циклы и свёртывает повторяющиеся многострочные блоки
- Сжимает журналы доступа, удаляя шаблонный код до метода + путь + статус
Разработка с Claude Code
Весь проект был создан с использованием Claude Code. Разработчик вставлял образцы логов в беседы, Claude анализировал, что можно сжать, реализовывал преобразования и проверял их на тестовых данных. Рабочий процесс оценки в репозитории — который включает вставку лога, автоматическую генерацию идеального вывода, сравнение с конвейером и внесение исправлений — был разработан для полного управления через Claude Code.
Установка и использование
Установите с помощью npm install -g logreducer и добавьте в ваш .claude/settings.json:
{
"mcpServers": {
"logreducer": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "logreducer", "--mcp"]
}
}
}Для использования: скопируйте журнал в буфер обмена и введите /logdump в Claude Code. Необработанный журнал сохраняется во временный файл и автоматически сокращается на стороне сервера. Вы также можете указать на файлы напрямую, фильтровать по уровню журнала, искать с помощью регулярных выражений или получать структурные сводки больших журналов.
Инструмент бесплатен и имеет открытый исходный код под лицензией MIT, доступен на GitHub по адресу launch-it-labs/log-reducer и в npm как logreducer.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

SubQ: Субквадратичная языковая модель с контекстным окном в 12 миллионов токенов
SubQ — это полностью субквадратичная разреженная LLM, обеспечивающая окно контекста в 12 млн токенов при скорости 150 токенов/с, с показателями SWE-Bench Verified 81.8% и RULER @ 128K 95.0%. Она уменьшает вычислительные затраты на внимание примерно в 1000 раз по сравнению с трансформерами.

Очаг: Самостоятельно размещаемое многопользовательское приложение для чата с ИИ для домашних хозяйств на OpenClaw
Hearth — это саморазмещаемое домашнее чат-приложение с искусственным интеллектом, построенное на OpenClaw, которое предоставляет отдельные аккаунты и беседы для каждого члена семьи, с такими функциями, как вход по PIN-коду/биометрии, приватные чаты, напоминания и предустановки моделей.

Sylve: Управляющая плоскость FreeBSD для виртуализации, контейнеризации и систем хранения данных
Sylve — это управляющая плоскость для FreeBSD с лицензией BSD-2, которая обеспечивает единый контроль над виртуальными машинами Bhyve, контейнерами FreeBSD Jails, хранилищем ZFS и сетевыми настройками. Она использует модель консенсуса RAFT для кластеризации и включает управление общими ресурсами Samba с автоматизацией снимков ZFS.

С навыками Claude Code с открытым исходным кодом: конвейер /do, сокративший повторные обращения на 80%
Разработчик выложил в открытый доступ 15 навыков Claude Code, созданных в ходе 100+ фриланс-проектов. Команда /do выполняет 5-этапный конвейер (/todo → /dev → /verify-dev → /build → /test → push) с циклами автоисправления, что обеспечивает на 80% меньше уточняющих запросов и на 60–65% лучшее качество кода в более чем 2000 коммитов.