mcp-optimizer сокращает потери токенов от простаивающих MCP-серверов в Claude Code
mcp-optimizer — это плагин, который решает проблему напрасной траты токенов в Claude Code при использовании серверов Model Context Protocol (MCP). Проблема: каждый подключённый MCP-сервер загружает полную схему своих инструментов в каждый диалог, даже если эти инструменты никогда не используются. С тремя серверами это может приводить к потере примерно 6 500+ токенов за сессию.
Ключевые возможности
mcp-doctor— проверка состояния ваших MCP-серверовmcp-audit— просмотр того, какие инструменты вы реально используете, а какие тратят токены впустуюmcp-optimize— генерация локальной конфигурации проекта только с необходимыми инструментамиmcp-to-skills— преобразование MCP-инструментов в локальные Skills по запросу (нулевая стоимость простоя)
Основная идея: Skills загружаются только при вызове, тогда как схемы MCP загружаются каждый раз. Эта оптимизация снижает ненужное потребление токенов.
Установка
Установите через маркетплейс плагинов:
/plugin marketplace add choam2426/mcp-optimizer
/plugin install mcp-optimizerПлагин доступен на GitHub по адресу https://github.com/choam2426/mcp-optimizer.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Внутренние векторы эмоций Claude 171 влияют на вывод: инструментарий на основе исследований Anthropic
Исследовательская работа Anthropic показывает, что у Claude есть 171 внутренний паттерн активации, который функционирует как векторы эмоций, причинно влияя на его поведение перед тем, как он начинает писать. Разработчик создал набор инструментов с 7 практическими принципами промптинга и системными промптами на основе этих выводов.
Стартап-бухгалтер: Бесплатный навык Claude для отслеживания малого бизнеса
Startup Bookkeeper — это открытый навык для Claude AI, который помогает основателям стартапов отслеживать расходы, классифицируя транзакции по описаниям на простом английском языке, обрабатывая фотографии чеков с помощью OCR и создавая дашборды или отчёты о прибылях и убытках.
TRELLIS.2 Image-to-3D адаптирован для нативной работы на Apple Silicon.
Разработчик портировал 4-миллиардную параметрическую модель TRELLIS.2 от Microsoft для преобразования изображений в 3D, чтобы она работала нативно на Apple Silicon через PyTorch MPS, заменив операции, специфичные для CUDA, на чисто PyTorch-альтернативы. Порт генерирует меши с ~400K вершин из одиночных фотографий примерно за 3,5 минуты на M4 Pro с 24 ГБ памяти.
Террариум: песочница с открытым исходным кодом для агентных сред с возможностью перемотки времени
Универсальное решение для изолированного запуска нескольких ИИ-агентов на любом VPS или в облаке. Особенности: изолированные миры, управление обратным прокси, графический интерфейс и машина времени для отката состояния контейнера.