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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Token Context MCP

作者:MCK564バージョン 0.3.6i★ 0iパソコンで動く
レジストリ名io.github.MCK564/token-context-mcp

インストール方法

What it does

On-demand, local code-context MCP server for AI coding agents with Tree-sitter AST.

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category 開発者ツール

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月14日

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude に MCP server Token Context MCP を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "mcpServers": { "token-context": { "command": "uvx", "args": [ "token-context-mcp" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Token Context MCP のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号(例 uv …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "token-context": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "token-context-mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    Token Context MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が Token Context MCP を使っていると言うか、回答に Token Context MCP のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ Token Context MCP につなげません

Token Context MCP はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · Token Context MCP につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

B · 開発者ツール の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Claude Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Claude Code に MCP server Token Context MCP を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):claude mcp add --scope user token-context -- uvx token-context-mcp 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Token Context MCP のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号(例 uv …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user token-context -- uvx token-context-mcp
  4. Claude Code で /mcp と入力

    Token Context MCP が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    Token Context MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が Token Context MCP を使っていると言うか、回答に Token Context MCP のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

AI にインストールしてもらう

このメッセージを Cursor のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの Cursor に MCP server Token Context MCP を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "mcpServers": { "token-context": { "command": "uvx", "args": [ "token-context-mcp" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Token Context MCP のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号(例 uv …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Token Context MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が Token Context MCP を使っていると言うか、回答に Token Context MCP のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

AI にインストールしてもらう

このメッセージを VS Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。

このパソコンの VS Code に MCP server Token Context MCP を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "servers": { "token-context": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "token-context-mcp" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Token Context MCP のツールが本当に表示されるか確認する。

このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。

  1. uv を入れる(まだなければ)

    もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter

    uv --version
    • バージョン番号(例 uv …)が出る = 入っています。この手順は飛ばせます
    • "command not found"(Windows では "is not recognized")が出る = まだ入っていないか、入れた直後でターミナルを開き直す必要があります
    ターミナルの開き方

    Mac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter

    Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」

    まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します

    uv のダウンロードページを開く ↗

    入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version

    一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Token Context MCP を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が Token Context MCP を使っていると言うか、回答に Token Context MCP のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?Token Context MCP を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user token-context -- uvx token-context-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

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

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

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

VS Code (mcp.json)

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

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
87/週
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.3.6
レジストリ公開日i
2026年11月13日
コードの最終更新i
2026年11月13日
作者
MCK564
パッケージ
pypi: token-context-mcp
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月15日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント MCK564 で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:一昨日

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    MITを使用

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

公開済みの脆弱性(OSV.dev)

まだ確認していません

確認していること → · JSON

作者の方へ:再確認の依頼・情報の誤りの報告

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5915件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5915件のうち94%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5915件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Token Context MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は一昨日、最新バージョン(0.3.6)がレジストリに届いたのは一昨日です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise

似た働きのほかの候補

同じカテゴリでほかの作者のもの。コマンドは確認済み。公式を先に、次にスター順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

GitDiagram

Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.

作者:ahmedkhaleel2004広く使われている★ 1.9万2 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · gitdiagram.comPopNx チームが実際に試用

Appllama

Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.

作者:Appllama広く使われている★ 51743 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · appllama.io

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者:cloudflare広く使われている★ 446614 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · mcp.cloudflare.comPopNx チームが実際に試用

Omnara

Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.

作者:omnara-ai広く使われている★ 33952 か月前更新

クラウドで動く✓ 提供元 · omnara.com

Repowise

Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.

作者:repowise-dev広く使われている↓ 6506/週★ 8138 リポジトリ全体のスター一昨日更新

パソコンでもクラウドでも✓ 提供元 · repowise.dev
  • GitDiagram — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Appllama — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Cloudflare MCP — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要 · Claude のディレクトリに掲載
  • Omnara — クラウドで動き、インストール不要 · キー不要
  • Repowise — クラウドでもパソコンにインストールでも使える · キー不要

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Token Context MCP (v0.3.6)

🌐 English: README.md | 🇻🇳 Tiếng Việt: README.vi.md | 🇨🇳 简体中文: README.cn.md | 📝 Prompt Protocol: sample_prompt.md | 📋 Changelog: CHANGELOG.md

[!NOTE]

Architecture Notice: The governance microkernel design is inspired by the Cordis paper (*A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability*, arXiv:2608.25512). This is an independent open-source implementation not affiliated with or endorsed by DeepSeek.

token-context-mcp is an on-demand, budget-governed Model Context Protocol (MCP) server for autonomous AI coding agents (Claude Code, Cursor, Codex, Google Antigravity). Instead of blindly dumping an entire repository or compressing it into a static snapshot that strips function bodies down to signatures, it provides an interactive AST-level pull pipeline that delivers exact code symbols and downstream impact graphs with verified file:line + SHA-256 evidence.


🖼️ Architecture & Benchmark Infographics (2x Retina Dark Green)

🔍 View detailed technical architecture & comparison diagrams (Click to expand)

1. 3-Layer Governance Microkernel & 5-Step Progressive Pull Pipeline
2. Context Paradigms: Flat Dump vs. Static Pack vs. Interactive MCP Pull
3. Empirical Benchmarks: 59-Task Head-to-Head & M10 Equal-Budget Suite
4. 7-Dimension Technical Comparison Matrix (vs. ContextCraft v0.3.2)

⚡ Core Architectural Pillars

  1. 3-Stage Governance Microkernel (`kernel/`):
  • Every request passes through a lightweight middleware pipeline:
  • Stage 1 — Identity Resolution (`AuthMiddleware`): Binds TOKEN_CONTEXT_AGENT_ID when configured and prevents reserved admin impersonation.
  • Stage 2 — Access & Rate Governance (`GovernanceMiddleware`): Enforces per-agent policies, emergency halt, and sliding-window rate limits.
  • Stage 3 — AST-Boundary Cap & Execution (`ExecutionMiddleware` + `retrieve/`): Enforces max_result_tokens at syntactic boundaries without cutting functions in half.
  1. Zero Schema Bloat:
  • The default tools/list payload exposes only 10 core read-only retrieval tools (keeping 11 extension tools—including trajectory_record—and 2 admin tools off the wire until requested). Server-side JSON schemas are slimmed to reduce initial prompt tax.
  1. Incremental Tree-sitter AST & Persistent SQLite Graph (`index/`):
  • Fast mtime_ns + SHA-256 change detection across Python, JavaScript/TypeScript, Go, Rust, Java, C/C++, and C# with symlink-escape and path traversal guards.
  1. Verified Evidence Ledger ("Lá Phổi" — `[ledger].enabled = true` by default):
  • Stores verified "query -> answer" citation cards (path:line + AST body SHA-256) in ledger.sqlite outside your repository. Every read re-verifies citations against disk, emits prior_evidence hints (or recheck_from on VERIFY_FAILED), and never prunes unverified code. Zero-hash fast-path adds 0ms overhead on empty ledgers.

📊 Empirical Benchmarks (tiktoken o200k_base Audited)

All numbers are measured using OpenAI's o200k_base tokenizer across two real-world open-source repositories: rich (Python, 213 files, 507k tokens) and fastify (JS/TS, 291 files, 538k tokens):

Benchmark SuiteMetrictoken-context-mcpBaseline / AlternativeEmpirical Takeaway
59-Task Head-to-Head (Equal budget: ~7.6k tokens)Target function in context with Full Body ($\ge 90\%$ lines)33 / 59 (55.9%)2 / 59 (3.4%) *(ContextCraft 8k --focus)*16.5× more full function bodies at equal token budget
59-Task H2H (Sensitivity) (vs. 4× static budget: 32k tokens)Full Body vs. Signature Only33 / 59 Full Body (at 7.6k)6 / 59 Full Body, 40 / 59 (67.8%) Signature Only *(ContextCraft 32k)*Static packing prunes bodies to signatures to fit whole-repo maps; interactive MCP pull focuses 100% of budget on the target symbol

| M10 Equal-Budget Suite (rich, n=30, ~1.9k tokens) | File Recall & Symbol Recall (95% Bootstrap CI) | 0.90 File Recall 0.54 Symbol Recall | 0.57 File Recall 0.10 Symbol Recall *(Truncated Grep)* | +58% file recall, 5.4× symbol recall over truncated grep at identical token cost | | C1 Single-Call Cost (fastify 538k source baseline) | Orientation map get_repo_map@512 | 682 tokens | 538,799 tokens (raw source files) | Compact repo map occupies 0.13% of the repository (~790× smaller) |


🚀 Quick Start

Option 1: Run instantly with uvx (Recommended)
# Register, index, and print agent config for the current directory

uvx token-context-mcp quickstart .

Option 2: Install via pip
pip install token-context-mcp

Register a codebase and launch server

token-context register --repo-id my-project --root /path/to/project token-context index --repo-id my-project token-context serve

Desktop GUI Controller (PySide6)

7-tab dark desktop controller (Dashboard, Repositories, Tasks & Graph, Cache & DB with stale snapshot cleanup & ledger.sqlite vacuuming, Ledger & Memory, Agents & Security, and Settings):

uvx --from "token-context-mcp[gui]" token-context-gui
Benchmark & Evaluation Suite ([eval] extra with tiktoken o200k_base)
pip install -e ".[eval]"

python evals/chain_eval.py --output evals/reports/chain_l0_l5.json python evals/mcp_chain_eval.py --limit-chains 6 --output evals/reports/mcp_chain_eval.json


🤖 Coding Agent Setup

token-context-mcp communicates over local stdio. Add the configuration below to your agent:

1. Claude Code
claude mcp add --transport stdio --scope user token-context -- uvx token-context-mcp serve
2. Cursor

In Cursor Settings > Features > MCP Servers:

  • Name: token-context
  • Type: command
  • Command: uvx token-context-mcp serve
3. Claude Desktop

Add to %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows) or ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json (macOS/Linux):

{

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

4. Google Antigravity IDE / Gemini CLI

Add to mcp_config.json:

{

"mcpServers": { "token-context": { "command": "uvx", "args": [ "token-context-mcp", "serve", "--output-mode", "text", "--schema-profile", "gemini_safe" ] } } }


🛠 Tool Reference Catalog (10 Default Core Tools)

By default, the server exposes 10 read-only retrieval tools to preserve agent context:

ToolPrimary PurposeMode
list_repositoriesLists registered repo_ids (filesystem root paths are never leaked).Read-only
get_index_statusReturns snapshot metadata, indexed file count, commit SHA, and freshness.Read-only
get_repo_mapPageRank-based symbol hierarchy within a token budget (@512).Read-only
find_symbolsPattern-based symbol matching (*, ? wildcards) with file coordinates.Read-only
search_sourceFTS5 code search returning matched lines and enclosing symbol spans.Read-only
get_file_skeletonFile outline (imports, class/function signatures with elided bodies).Read-only
get_symbol_contextFull function/class body, docstrings, and callers/callees (@1024).Read-only
get_impact_sliceTraverses downstream call graph dependencies before making changes (depth=2).Read-only
get_module_dependentsTree-sitter import dependency graph between modules.Read-only
inspect_symbolComposite lookup: symbol resolution + full context + 1-hop impact graph.Read-only

*(11 extension tools including SQLite multi-agent memory memory_*, Evidence Ledger trajectory_record, lazy tool discovery *_tools, hardware-adaptive compressor sample_summarize, and 2 admin tools agent_control, audit_logs can be enabled via configuration).*


🔒 Security Guarantees & Privacy

  • No Remote Code Execution (RCE): No tool can execute shell commands, eval code, or modify repository source files.
  • 100% Local & Private: All SQLite WAL indexes remain on your machine; zero cloud telemetry or external API calls.
  • Automatic Secret Redaction: Regex-based redaction of API keys, tokens, and private keys ([REDACTED: potential secret]) plus hard denial of sensitive files (.env*, .ssh, *.pem, id_rsa).

📚 Technical Documentation


*Maintained by the Token Context MCP community. Licensed under MIT.*