프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.프로토타입 · 30분마다 업데이트
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

llmtrim

제작자: fkiene버전 0.13.4i★ 273i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.fkiene/llmtrim

설치 방법

What it does

MCP server and proxy that compresses LLM prompts, tool output, and replies to cut token cost.

  • Connects 내 컴퓨터에서 실행
  • Account or key No key needed
  • Category 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "llmtrim": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@llmtrim/cli",
            "mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude를 끄고 다시 열기

  5. 해 보기

    llmtrim을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 llmtrim을 쓰고 있다고 하거나 답에 llmtrim 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 llmtrim에 연결할 수 없어요

llmtrim는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · llmtrim에 연결되는 앱 쓰기

  • 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)

B · 검색 및 AI 기억에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  3. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add --scope user llmtrim -- npx -y @llmtrim/cli mcp
  4. Claude Code에서 /mcp 입력

    llmtrim이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  5. 해 보기

    llmtrim을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 llmtrim을 쓰고 있다고 하거나 답에 llmtrim 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    llmtrim을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 llmtrim을 쓰고 있다고 하거나 답에 llmtrim 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Node.js를 설치하세요 (한 번만)

  1. Node.js 설치

    한 번만 하면 Node.js가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Node.js 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    llmtrim을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 llmtrim을 쓰고 있다고 하거나 답에 llmtrim 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? llmtrim을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user llmtrim -- npx -y @llmtrim/cli mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "llmtrim": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llmtrim/cli",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "llmtrim": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llmtrim/cli",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "llmtrim": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llmtrim/cli",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
199/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.13.4
레지스트리 공개i
2026년 9월 8일
코드 마지막 변경i
2026년 11월 12일
제작자
fkiene
패키지
npm: @llmtrim/cli
웹사이트
github.com
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

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

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 13일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 fkiene 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 어제

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MPL-2.0 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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사용자 리뷰

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검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 6042개 중 98%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 6042개 중 37%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 6042개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

llmtrim, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 어제 변경됐고, 최신 버전(0.13.4)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Ruflo

같은 카테고리의 다른 것

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash널리 사용됨↓ 125만/주★ 6.5만어제 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

제작자: DeusData널리 사용됨↓ 1.7만/주★ 4.9만27일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Ruflo

Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.

제작자: ruvnet널리 사용됨↓ 7.4만/주★ 8.2만 저장소 전체의 별오늘 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

llmtrim

Local proxy that compresses LLM API traffic so you pay less. Same answers, smaller bill.

−31% input · −74% output · −66% round-trip cost · 112 live A/B cases · ~5 ms/call · no model to load

Using Claude Code ? One install also gets you /sub to serve it through CLIProxyAPI.

Proxy · CLI · MCP · library (Python · Ruby · Swift · Kotlin · JS/WASM)

What it does • Install • Day to day • In action • Works with • Claude Code • Numbers • Config • CLI & library


What it does

You run Claude Code, Codex, Cursor, or your own app. Every turn, the tool sends a large request: system prompt, tools, history, raw command output. You pay for every token of that, including the parts that do not help the model.

A 200-line build log with two errors. Tool schemas resent on every call. JSON with hundreds of near-identical rows. That bulk is still billed.

llmtrim sits on your machine as a local proxy, trims the waste, and forwards a smaller request. The reply is unchanged. You keep the same tools and answers; you spend less.

  before:  your tool ───── full request ─────▶  OpenAI / Anthropic / …

◀──────── reply ──────────

after: your tool ──▶ llmtrim ──smaller──▶ OpenAI / Anthropic / … (on your machine) ◀──────── reply ────────── (same answer)

Compression cannot raise your bill or break a request; worst case is zero savings. Everything runs locally, nothing is sent to us. In action →

For Claude Code the same install also wires /sub to route sessions through another subscription. Details →


Get started

npm install -g @llmtrim/cli@latest && llmtrim setup

open a new terminal, then keep working

llmtrim status

That's it. setup starts a local proxy and wires your shell. When Claude Code is present, it also turns on /sub. You do not run a separate install for that.

You wantRun
First installllmtrim setup
New versionllmtrim update (then llmtrim ensure after npm/brew/cargo)
Something brokenllmtrim ensure · llmtrim doctor --fix · or `f` in status

Any tool that honors HTTPS_PROXY works (Claude Code, Codex, Cursor, Aider, your SDK). GitHub Copilot does not (certificate pinning). Full list →

Other installers (Homebrew, curl, Scoop, Cargo, Docker)

# Linux / macOS

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/fkiene/llmtrim/main/install.sh | sh

Windows (PowerShell)

irm https://raw.githubusercontent.com/fkiene/llmtrim/main/install.ps1 | iex

Package managers

brew install fkiene/tap/llmtrim cargo binstall llmtrim scoop install llmtrim docker run -d -p 43117:43117 -v llmtrim-state:/data ghcr.io/fkiene/llmtrim

Full options: INSTALL.md.

Desktop tray (menu bar / system tray)

Menu-bar / system-tray popover with the same savings numbers. Bundled in Homebrew, Scoop, and npm; setup can enable open-at-login. Open with llmtrim tray. On Linux desktops, interactive ensure can fetch the tray binary from the latest release (needs libwebkit2gtk-4.1 and libayatana-appindicator3).

Is this safe?

Same technique as mitmproxy, scoped to LLM API hosts only. setup changes three things; llmtrim uninstall reverses all three:

  1. Private CA in ~/.llmtrim/ (name-constrained; cannot intercept your bank or email)
  2. Shell env: HTTPS_PROXY + CA trust
  3. Login service: daemon at login

No API keys stored (your tool's auth is forwarded). Prompts never touch disk; only anonymous token counts. Recoverable tool results stay in bounded daemon RAM for five hours by default and disappear on restart. Full threat model: SECURITY.md.

llmtrim ca

openssl x509 -in ~/.llmtrim/ca.pem -noout -text | grep -A3 "Name Constraints"


Day to day

llmtrim status     # savings + health  (aliases: monitor, gain)

llmtrim update # new release, restart daemon, refresh integrations llmtrim ensure # match the recommended install state on this machine

SituationCommand
Watch savingsllmtrim status
After npm / brew / cargo upgradellmtrim ensure (or `f` in status)
Diagnosellmtrim doctor · repair with doctor --fix
Pause / resume proxyllmtrim stop · llmtrim start
Force one session through llmtrimllmtrim wrap claude
Remove everythingllmtrim uninstall

After setup, update, or ensure, owned Claude Code /sub stays in sync with the binary.

Time series: llmtrim status --daily · --weekly · --monthly · --json · --csv.


In action

An agent ran a build. The tool returned 58 lines; two were errors. All 58 would have been billed.

4,662 chars → 978 (−79%). Errors stay verbatim. Repeated INFO lines fold into a template plus the values (lossless when the range is regular).

# before (noise + signal)

[2026-06-13T10:02:00Z] INFO compiling module core::worker::task_0 (incremental) … 28 more near-identical INFO lines … [2026-06-13T10:02:31Z] ERROR src/worker/pool.rs:214: mismatched types: expected usize, found i64 … 25 more INFO lines … [2026-06-13T10:03:01Z] ERROR src/net/conn.rs:88: cannot borrow buf as mutable more than once [2026-06-13T10:03:02Z] INFO build failed, 2 errors

after (errors verbatim; INFO folded losslessly)

[{}] INFO compiling module core::worker::task_{} (incremental) [×30: (10:02:00Z..10:02:29Z step 1s; 0..29)] [2026-06-13T10:02:31Z] ERROR src/worker/pool.rs:214: mismatched types: expected usize, found i64 [{}] INFO compiling module core::net::conn_{} (incremental) [×25: 10:02:32Z..10:02:56Z; 0..24] [2026-06-13T10:03:01Z] ERROR src/net/conn.rs:88: cannot borrow buf as mutable more than once [2026-06-13T10:03:02Z] INFO build failed, 2 errors

Try it on a request body of your own:

echo '{"model":"gpt-4o","messages":[...]}' | llmtrim compress --provider openai

Log folding is one stage. Others kick in on different waste:

WasteWhat happens
Build logs, diffs, grep dumpsKeep errors / changes / matches; fold the rest
Long pasted contextKeep chunks relevant to the question
Source codeKeep useful bodies; rest → signatures
Tool schemas every turnTrim + keep the cache prefix stable
Huge JSON arraysCompact table (TOON) or sample
Verbose model repliesAsk for terser output where safe

[!IMPORTANT]

Compression cannot raise your bill or break a request. Each stage is re-measured with the provider's real tokenizer and undone if it does not save tokens. If the provider rejects the compressed body, the original is resent. Worst case is zero savings.

Existing prompt-cache prefixes (cache_control) are left alone. First-arrival recoverable shaping (llmtrim recall r_…) is off by default; live-zone tool-output windowing still runs, and a re-run of the same tool ships in full. To skip shaping for a command (verbatim stdout, including a terminal trailer), set toolout_passthrough = ["*gpt.sh*"] or prefix the command with LLMTRIM_TOOL_OUTPUT=passthrough. Lines starting with LLMTRIM_KEEP: survive windowing even when the rest is clipped.

All 10 compressors

Stages run in savings order. Nothing under a cache_control marker is rewritten.

StageWhat it doesWhen it runs
tool-outputLossless template fold first, then window logs · diffs · grep · dumps down to errors / changes / matches; opt-in first-arrival recall can restore omitted cache-boundary results with llmtrim recalltool results
cache disciplineMark + stabilize the invariant prefix (sort tools/schema · OpenAI prompt_cache_key) so it stays cachedtools
lexical retrievalBM25+ ranking with RM3 feedback · TextTiling topic cuts · budgeted non-redundant selection; question protectedlong context
skeletonizationtree-sitter keeps relevant function bodies, drops the rest to signatures (14 languages)code
serialize + hygieneMinify JSON, encode record arrays to TOON or CSV, Unicode-normalizealways · lossless
json sampleDown-sample huge record arrays: first/last + outliers + a query-biased diverse samplebig JSON
dedupCollapse duplicate + near-duplicate lines (prose only)always
output controlTerse instruction · Chain-of-Draft · token budget · native JSON schema · anti-overthink directive (quantized reasoning) · agent-loop frugality directiveauto
tool layerStatic tool selection + description trimmingtools
multimodalDownscale images to the provider's resolution capimages

Default auto enables each stage only where it pays. safe is lossless-only. Config →


Claude Code

When ~/.claude exists, setup, update, and ensure wire /sub (and routed subagents). No separate install command for that.

FeatureWhat you get
/subPer-window: `/sub on [optional:codex\kimi\grok] · /sub off · /sub status`

Subscription reroute (sub) (opt-in; may conflict with provider ToS)

Send Claude Code through CLIProxyAPI instead of Anthropic, or as a fallback hop when the current path fails. Login is CLIProxyAPI's TUI; decide for yourself whether that fits the provider ToS.

llmtrim sub on                  # install + start CLIProxyAPI, enable redirect

llmtrim sub on grok # write opus/sonnet/haiku/fable → that CLI's models llmtrim sub auth # CLIProxyAPI TUI — sign in llmtrim sub models # official + live sidecar models llmtrim sub map on opu

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요