MCP Slim: Локальный поиск по эмбеддингам для инструментов MCP сокращает раздувание контекста
MCP Slim — это прокси-инструмент, который решает проблему раздувания контекста в MCP, заменяя полные каталоги инструментов тремя мета-инструментами: поиск, описание и вызов. Вместо загрузки всех определений инструментов заранее, LLM ищет то, что ему нужно, сокращая использование контекстного окна на 96%.
Ключевые детали
Инструмент специально нацелен на задокументированную проблему раздувания контекста в MCP, где подключение нескольких серверов может потреблять 55 000+ токенов на определения инструментов ещё до первого сообщения. Основное отличие MCP Slim от других прокси, таких как mcp-compressor и MCProxy, — использование семантического поиска с локальной моделью эмбеддингов MiniLM. Это позволяет находить релевантные инструменты без совпадения ключевых слов — например, «сохранить заметку» может найти create_entities.
Инструмент работает полностью офлайн и не требует API-ключей. Он совместим с любым stdio MCP клиентом, включая Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf и Zed.
Установка и настройка
Установка выполняется через: npx mcp-slim init
Репозиторий на GitHub доступен по адресу: https://github.com/dopatools/mcp-slim
Автор (/u/OpportunitySpare2441) предложил отвечать на вопросы об архитектуре или компромиссах.
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
AI Team OS: Самодвижущийся организационный слой для Claude Code
AI Team OS — это операционный слой для Claude Code, который создаёт автономные рабочие процессы, где система продолжает работать без ожидания пользовательских запросов. Он включает 22 специализированных шаблона агентов, более 40 инструментов MCP и работает полностью в рамках подписки Claude Code без внешних затрат на API.
Режим автоматического кода Claude: более безопасная альтернатива обходу разрешений
Claude Code теперь предлагает автоматический режим — режим разрешений, в котором Claude принимает решения о разрешениях с защитными механизмами, контролирующими действия перед выполнением. Он доступен в качестве исследовательского предпросмотра для пользователей плана Team, а выпуск для Enterprise и API скоро появится.
Тестирование δ-Mem на Apple Silicon: реализация MLX и бенчмарки
Статья о реализации δ-mem на MacMini 64GB через mlx показывает смешанные, но многообещающие локальные бенчмарки с улучшениями в реалистичных сценариях воспроизведения.
Снижение задержки мультимодального агента за счет исключения истории скриншотов
Разработчик обнаружил, что исключение предыдущих скриншотов из запросов мультимодальных агентов и замена данных изображений в формате base64 на строки "[изображение опущено]" значительно снижает задержку при сохранении производительности. Эксперимент проводился с использованием Claude и задокументирован на GitHub.