Decompose

Name: Decompose
Author: echology-io

von echology-ioVersion 0.1.1i★ 10iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.echology-io/decompose

So installierst du es

What it does

Decompose text into classified semantic units. Authority, risk, attention. No LLM.

Connects Läuft auf deinem Computer
Account or key No key needed
Category Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer · ✓ Befehle geprüft am 13. Nov. 2026

Zuerst: Welche KI nutzt du?

ClaudeWeb · App · HandyChatGPTWebClaude CodeTerminalCursorCode-EditorVS CodeCode-EditorAndereAndere Apps

Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.

Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Decompose für Claude auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "decompose": { "command": "uvx", "args": [ "decompose-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Decompose wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
uv installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
uv --version
- Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst
Download-Seite von uv öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version
Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht
Erledigt
Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen
SettingsDeveloperEdit Config
Erledigt

Diese Einstellungen einfügen und speichern

{
  "mcpServers": {
    "decompose": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "decompose-mcp"
      ]
    }
  }
}

Erledigt

Claude beenden und neu öffnen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze Decompose und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn Claude sagt, dass es Decompose nutzt, oder ein Werkzeug von Decompose in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

ChatGPT kann Decompose noch nicht verbinden

Decompose läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die Decompose verbinden kann

Schritte für Claude →Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
Schritte für Claude Code →Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Schritte für Cursor →Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Schritte für VS Code →Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

B · Andere in Suche & KI-Gedächtnis, die mit ChatGPT funktionieren

Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden

Context7✓ ChatGPT
OpenSEO✓ ChatGPT
AIHOT✓ ChatGPT

Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Decompose für Claude Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): claude mcp add --scope user decompose -- uvx decompose-mcp 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Decompose wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
uv installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
uv --version
- Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst
Download-Seite von uv öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version
Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht
Erledigt
Terminal öffnen
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
Erledigt
3
Diesen Befehl einfügen und Enter drücken
```
claude mcp add --scope user decompose -- uvx decompose-mcp
```
Erledigt
/mcp in Claude Code eingeben
Decompose sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze Decompose und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Decompose nutzt, oder ein Werkzeug von Decompose in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Cursor-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Decompose für Cursor auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "decompose": { "command": "uvx", "args": [ "decompose-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Decompose wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
uv installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
uv --version
- Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst
Download-Seite von uv öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version
Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht
Erledigt
Mit diesem Button Cursor öffnen
In Cursor öffnen
Cursor fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Erledigt
KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze Decompose und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn Cursor sagt, dass es Decompose nutzt, oder ein Werkzeug von Decompose in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen VS Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Decompose für VS Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "servers": { "decompose": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "decompose-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Decompose wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
uv installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
uv --version
- Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst
Download-Seite von uv öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version
Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht
Erledigt
Mit diesem Button VS Code öffnen
In VS Code öffnen
VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Erledigt
KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze Decompose und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn VS Code sagt, dass es Decompose nutzt, oder ein Werkzeug von Decompose in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die Decompose nutzen💬 Diskussion →

Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

Claude Code

claude mcp add --scope user decompose -- uvx decompose-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "decompose": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "decompose-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "decompose": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "decompose-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "decompose": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "decompose-mcp"
      ]
    }
  }
}

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Auf einen Blick

GitHub-Sterne i: 10
Downloads pro Wochei: 27/Wo.
Lizenz i: MIT
Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Neueste Versioni: 0.1.1
Kategoriei: Suche & KI-Gedächtnis
In der Registry veröffentlichti: 16. Feb. 2026
Code zuletzt geänderti: 24. Mai 2026
Entwickler: echology-io
Pakete: pypi: decompose-mcp
Repo: echology-io/decompose
Registry-Status: Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Laufen auf deinem Computer in

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 15. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto echology-io bestätigt, dem das Repo gehört
✓ Bestanden
Wird noch gepflegt
Code zuletzt geändert: vor 6 Monaten
✓ Bestanden
Hat eine Lizenz
Nutzt MIT
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Veröffentlichte Schwachstellen (OSV.dev)

Noch nicht geprüft

Was wir prüfen → · JSON

Entwickler: neue Prüfung anfordern oder falsche Angaben melden

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Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 92 % der anderen 6167 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 2 % der anderen 6167 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 6167 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Decompose sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 6 Monaten geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 9 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Decompose

Stop prompting. Start decomposing.

Deterministic text classification for AI agents. Decompose turns any text into classified, structured semantic units — instantly. No LLM. No setup. One function call.

Before: your agent reads this

The contractor shall provide all materials per ASTM C150-20. Maximum load

shall not exceed 500 psf per ASCE 7-22. Notice to proceed within 14 calendar days of contract execution. Retainage of 10% applies to all payments. For general background, the project is located in Denver, CO...

After: your agent reads this

{ "text": "The contractor shall provide all materials per ASTM C150-20.", "authority": "mandatory", "risk": "compliance", "type": "requirement", "irreducible": true, "attention": 8.0, "entities": ["ASTM C150-20"] }, { "text": "Maximum load shall not exceed 500 psf per ASCE 7-22.", "authority": "prohibitive", "risk": "safety_critical", "type": "constraint", "irreducible": true, "attention": 10.0, "entities": ["ASCE 7-22"] } ]

Every unit classified. Every standard extracted. Every risk scored. Your agent knows what matters.

Install

pip install decompose-mcp

Use as MCP Server

Add to your agent's MCP config (Claude Code, Cursor, Windsurf, etc.):

"mcpServers": { "decompose": { "command": "uvx", "args": ["decompose-mcp", "--serve"] } } }

Your agent gets two tools:

`decompose_text` — decompose any text
`decompose_url` — fetch a URL and decompose its content

OpenClaw

Install the skill from ClawHub or configure directly:

"mcpServers": { "decompose": { "command": "python3", "args": ["-m", "decompose", "--serve"] } } }

Or install the skill: clawdhub install decompose-mcp

Use as CLI

# Pipe text

cat spec.txt | decompose --pretty

Inline

decompose --text "The contractor shall provide all materials per ASTM C150-20."

Compact output (smaller JSON)

cat document.md | decompose --compact

Use as Library

from decompose import decompose_text, filter_for_llm

result = decompose_text("The contractor shall provide all materials per ASTM C150-20.")

for unit in result["units"]: print(f"[{unit['authority']}] [{unit['risk']}] {unit'text'}...")

Pre-filter for LLM context — keep only high-value units

filtered = filter_for_llm(result, max_tokens=4000) print(f"{filtered'meta'}% token reduction") llm_input = filtered["text"] # Ready for your LLM

What Each Field Means

Field	Values	What It Tells Your Agent
`authority`	mandatory, prohibitive, directive, permissive, conditional, informational	Is this a hard requirement or background?
`risk`	safety_critical, security, compliance, financial, contractual, advisory, informational	How much does this matter?
`type`	requirement, definition, reference, constraint, narrative, data	What kind of content is this?
`irreducible`	true/false	Must this be preserved verbatim?
`attention`	0.0 - 10.0	How much compute should the agent spend here?
`entities`	standards, codes, regulations	What formal references are cited?
`actionable`	true/false	Does someone need to do something?

What to Build With This

Decompose is not the destination. It's the step before the LLM that most developers skip — not because it's hard, but because nobody showed them it exists. Documents have structure. That structure is classifiable. And classification should happen before reasoning.

Without:  document → chunk → embed → retrieve → LLM → answer  (100% of tokens)

With: document → decompose → filter/route → LLM → answer (20-40% of tokens)

Filter: built-in LLM pre-filter

filter_for_llm() keeps mandatory, safety-critical, financial, and compliance units — drops boilerplate before it reaches your LLM or vector store.

from decompose import decompose_text, filter_for_llm

result = decompose_text(open("contract.md").read()) filtered = filter_for_llm(result, max_tokens=4000)

filtered["text"] = high-value units only, ready for LLM

filtered"meta" = how much was dropped (typically 60-80%)

Or use the units directly for embedding

for unit in filtered["units"]: embed_and_store(unit["text"], metadata={ "authority": unit["authority"], "risk": unit["risk"], "attention": unit["attention"], })

Route: risk-based processing

Safety-critical content goes to one chain. Financial content goes to another. Boilerplate gets skipped.

from decompose import decompose_text

result = decompose_text(spec_text)

for unit in result["units"]: if unit["risk"] == "safety_critical": safety_chain.process(unit) # Full analysis + human review elif unit["risk"] == "financial": audit_chain.process(unit) # Flag for finance team elif unit["attention"] < 0.5: pass # Skip boilerplate else: general_chain.process(unit) # Standard LLM analysis

Measure: token cost reduction

from decompose import decompose_text

result = decompose_text(spec_text) total = len(result["units"]) high = [u for u in result["units"] if u["attention"] >= 1.0]

print(f"{len(high)}/{total} units need LLM analysis") print(f"{100 - len(high) * 100 // total}% token reduction")

See examples/ for runnable scripts.

Why No LLM?

Decompose runs on pure regex and heuristics. No Ollama, no API key, no GPU, no inference cost.

This is intentional:

Fast: <500ms for a 50-page spec
Deterministic: Same input always produces same output
Offline: Works air-gapped, on a plane, on CI
Composable: Your agent's LLM reasons over the structured output — decompose handles the preprocessing

The LLM is what *your agent* uses. Decompose makes whatever model you're running work better.

Built by Echology

Decompose is built by Echology and extracted from AECai, a document intelligence platform for Architecture, Engineering, and Construction firms. The classification patterns, entity extraction, and irreducibility detection are battle-tested against thousands of real AEC documents — specs, contracts, RFIs, inspection reports, pay applications.

Decompose earned its independence — it started as AECai's text classification module, proved general enough to work across domains (insurance, trading, regulatory), and was released standalone. Free, MIT-licensed.

Case Study: Open Scripture Intelligence

The same chunking and entity extraction patterns that classify engineering specs also structure the Bible. Open Scripture Intelligence uses Decompose's Markdown-aware chunker and regex entity extraction to transform 31,100 verses into a knowledge graph with 344,799 cross-reference edges and semantic embeddings — proving the methodology is domain-agnostic.

Blog

When Regex Beats an LLM — Decompose classifies the MCP spec in 3.78ms
Why Your Agent Needs a Cognitive Primitive — attention scoring, irreducibility, and routing
What "Simulation-Aware" Actually Means — the architecture behind AECai

Decompose

What it does

Installation

uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

Diese Einstellungen einfügen und speichern

Claude beenden und neu öffnen

Ausprobieren

Das kannst du stattdessen tun

uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

Terminal öffnen

Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

/mcp in Claude Code eingeben

Ausprobieren

uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

Mit diesem Button Cursor öffnen

KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

Ausprobieren

uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

Mit diesem Button VS Code öffnen

KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

Ausprobieren

Auf deinem Computer installiert

Auf einen Blick

Welche Apps ihn nutzen können

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Veröffentlichte Schwachstellen (OSV.dev)

Diskussion

Nutzerbewertungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

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OpenSEO

Exa

Mockserver

Microsoft Learn MCP

Docs

README vom Entwickler

Decompose

Before: your agent reads this

After: your agent reads this

Install

Use as MCP Server

OpenClaw

Use as CLI

Inline

Compact output (smaller JSON)

Use as Library

Pre-filter for LLM context — keep only high-value units

What Each Field Means

What to Build With This

Filter: built-in LLM pre-filter

filtered["text"] = high-value units only, ready for LLM

filtered"meta" = how much was dropped (typically 60-80%)

Or use the units directly for embedding

Route: risk-based processing

Measure: token cost reduction

Why No LLM?

Built by Echology

Case Study: Open Scripture Intelligence

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