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
Engram v1.0.0: Постоянная память для локальных LLM через граф знаний
Engram — это единый бинарный файл, который обеспечивает постоянную память для локальных LLM через систему графа знаний. Он включает MCP-сервер для интеграции с Claude Code, Cursor и Windsurf, хранит все данные в одном файле .brain и работает полностью офлайн.
Навык роста Claude: Структурированные планы роста B2B SaaS для AI-агентов программирования
Разработчик создал навык Claude Growth Skill, содержащий 6 проверенных на практике плейбуков, основанных на 5 кейсах SaaS, партнерствах с годовым доходом $90 млн и 1800 интервью с пользователями. Он структурирует работу по росту B2B SaaS от валидации PMF до экосистемы каналов и продаж.
Протокол AVP позволяет агентам LLM обмениваться кэшем ключей и значений вместо текста для повышения эффективности использования токенов.
AVP (Agent Vector Protocol) позволяет агентам LLM передавать KV-кэш напрямую между собой вместо текста, сокращая обработку токенов на 73-78% и обеспечивая ускорение в 2-4 раза для моделей Qwen, Llama и DeepSeek. Протокол работает с коннекторами HuggingFace и vLLM и доступен в виде пакета Python.
Локальный инструмент RAG, созданный с использованием Nemotron Nano 9B v2 и вызова инструментов vLLM
Разработчик создал локальный инструмент для исследований RAG, который полностью работает на одном GPU, используя Nemotron Nano 9B v2 Japanese на vLLM с пользовательскими плагинами-парсерами для вызова инструментов. Система включает двухэтапный процесс извлечения-выполнения с двуязычным извлечением ключевых слов и параллельным поиском FTS5/DuckDuckGo.