Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Smart Context MCP

von ArrayoVersion 1.21.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Arrayo/smart-context-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Reduces AI agent token usage by 90% via context compression and task checkpoint persistence.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "smart-context": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "smart-context-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add smart-context -- npx -y smart-context-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "smart-context": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "smart-context-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "smart-context": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "smart-context-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

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

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Arrayo bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – 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

Im Vergleich mit anderen in Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2171 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 39 % der anderen 2171 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 2171 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 Smart Context MCP sicher?

Er hat 1 von 1 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 – geändert, und die neueste Version (1.21.0) kam vor 2 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 Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Läuft in der Cloud★ 7.620MITAktualisiert vor 2 Monaten
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Excel MCP Server

von haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Läuft auf deinem Computer★ 4.276MITAktualisiert vor 6 Tagen
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Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Läuft auf deinem Computer★ 847MITAktualisiert vor 3 Tagen
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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.

smart-context-mcp

MCP server that reduces AI agent token usage by up to 90% through intelligent context compression (measured on this project).

What it is

An MCP (Model Context Protocol) server that provides specialized tools for reading, searching, and managing code context efficiently. Instead of loading full files or returning massive search results, it compresses information while preserving what matters for the task.

Real metrics from production use:

  • ~7M tokens → ~800K tokens (approximately 89% reduction)
  • 1,500+ operations tracked across development
  • Compression ratios: 3x to 46x depending on tool
  • Context overhead is tracked separately so reports can show gross and net savings

Workflow-level savings:

  • Debugging: ~85-90% token reduction
  • Code Review: ~85-90% token reduction
  • Refactoring: ~85-90% token reduction
  • Testing: ~85-90% token reduction
  • Architecture: ~85-90% token reduction

Real adoption in non-trivial tasks:

  • Approximately 70-75% of complex tasks use devctx tools
  • Most used: smart_read (850+ uses), smart_search (280+ uses), smart_shell (220+ uses)
  • Primary reasons for non-usage: task too simple, no index built, native tools preferred

See Workflow Metrics and Adoption Metrics for details.

Latest Release: 1.21.0

Minor release built around a semantic engine. MCP grows from 20 → 22 tools (smart_code + smart_output). SQLite schema bumps 8 → 9 (new outputs table; auto-migrates on first run). Zero new runtime dependencies — the TypeScript LanguageService comes from the typescript package you already have, and degrades to a fallback provider when it isn't there.

  • `smart_code` (new tool). Semantic code navigation for JS/TS via the TypeScript LanguageService, resolving by symbol name (plus optional filePath) instead of forcing you to know a line and column. Actions: definition, references, implementations, diagnostics, impact, rename. Returns compact locations (file + 1-based start/end), never full file bodies. includeTests=false drops test paths; maxResults caps the payload.
  • Impact analysis. smart_code(action='impact') splits direct hits (semantic: definitions, references, implementations) from transitive files (import graph, maxHops default 2) and related tests, plus coverage flags. risk.level is labelled basis: 'heuristic' and says so in its own note — it is a ranking aid, not semantic certainty.
  • Scope-aware rename, dry run by default. smart_code(action='rename') uses findRenameLocations and `dryRun: true` is the default: the first call returns the planned per-file diff hunks (before/after per line) and writes nothing. Error conflicts (invalid or reserved newName, same name, unresolved target, path escape, missing file, blast radius over maxFiles) always block the write. name-collision is a heuristic warning that only blocks with strict: true, because the check doesn't verify scope overlap. After a real write, diagnosticsAfter reports remaining TypeScript errors in the touched files. smart_edit remains the tool for non-semantic textual replacements.
  • `smart_output` (new tool). Persistent output/artifact store (shell, test, build, lint, diff) so a stack trace from twenty turns ago is recoverable without rerunning the command. Actions: save, search, excerpt, summary, list, stats, prune. Content is scrubbed for likely secrets before persistence and truncated head+tail above DEVCTX_OUTPUT_MAX_BYTES (256KB) so the failing tail always survives. Retention via DEVCTX_OUTPUT_RETENTION_DAYS (14) and DEVCTX_OUTPUT_MAX_PER_KIND (50). Identical output for the same kind+command is deduped into repeat_count. Automatic capture from smart_shell/smart_test is opt-in via DEVCTX_OUTPUT_STORE=true (then smart_shell returns an outputRef); explicit save/search always work. Degrades with degraded: true instead of throwing when SQLite is unavailable or locked.
  • Opt-in semantic expansion in `smart_context`. include: ['semantic'] expands context through real definitions, references and implementations rather than text similarity, and every item gains a whyIncluded explanation. Off by default until the precision@5 benchmark justifies otherwise.
  • Richer ADR/spec awareness and graph paths carried over from the same roadmap: ADR sections are indexed as kind='adr' / 'adr-section', and smart_context can return graph paths between two files or symbols.
  • Shared `tokenBudget` across tools. smart_read, smart_read_batch, smart_context, smart_turn (start + end) and smart_resume now accept tokenBudget: number | { id?, maxTokens, shared? }. When shared:true (or id set), the budget is reused across calls inside the same task — so a multi-step agent flow can stay under a hard token ceiling without per-call bookkeeping. Responses include taskBudget, remainingBudget, and budgetDetails (scope, actions, degraded mode) when the budget actually changed the output.
  • `smart_search` search modes. New mode: 'needle' | 'balanced' | 'semantic' (default balanced). needle = literal exact only (no regex / no term expansion) — kills noise on debug queries. balanced = exact + regex + term expansion. semantic = exact-first plus the local semantic block only when exact signal is weak. The previous semantic: true flag remains as a legacy alias for mode: 'semantic'. Default maxFiles tightened 15 → 5. New maxTokens caps the whole response and compacts intelligently (matches first, then diagnostics, then semantic block). Per-file ranking is now inspectable via matchedBy, boostSource, scoreBreakdown, whyRanked. Response also returns hasMore / totalFiles / nextSuggestedMaxFiles and actionable suggestions when the query is too broad or empty.
  • `smart_read` persistent cache + budget-aware `full` degradation. New SQLite read_cache table keyed by (filePath, mode, selector, content_hash). Second read of an unchanged file is virtually free. Mode full is now an explicit last resort: if a tokenBudget/maxTokens is set, it degrades to lighter modes first (outline → signatures → truncated) and reports the real mode used in fullMode + budgetDetails. New clearReadCachePersistent + GC integration in runStorageMaintenance.
  • `smart_turn` simple-task skip heuristic. When the prompt is short (≤ 40 chars after normalization), classified as a simple task, and no session/task is pinned, smart_turn(start) now returns skipSmartTurn: true with recommendedPath.mode='simple_task_skip' instead of paying the full orchestration cost. Saves continuity-resolution overhead on trivial prompts. minimal verbosity additionally compacts summary/refreshedContext to the fields agents actually consume.
  • `global_memory` noise hints. Per-project, scrubbed noise telemetry persisted to ~/.devctx/global.db (noise_hints table). New actions noise_stats and noise_reset (full or via query). Lets smart_search learn which queries the agent already discovered to be noisy in a given repo and adjust ranking, without ever leaking content.
  • KPI baseline infrastructure. New scripts evals/kpi-baseline.js + evals/kpi-utils.js aggregate harness.js and realworld-eval.js runs into a single JSON snapshot with top-5 precision, recall, reread task/call rate, and per-task-size buckets (short / long). Persists kpi-baseline-latest.json for regression detection across releases. New test suite tests/eval-kpis.test.js.
Highlights from 1.20.0 (still current)

Same tool count as 1.19.0, but several tools gained hard token-budget control, search-mode discipline and second-read cache reuse.

  • Shared `tokenBudget` across tools. smart_read, smart_read_batch, smart_context, smart_turn and smart_resume accept tokenBudget: number | { id?, maxTokens, shared? }, reusable across calls inside one task so a multi-step flow stays under a hard ceiling.
  • `smart_search` modes. mode: 'needle' | 'balanced' | 'semantic' (default balanced), maxTokens capping the whole response, and inspectable ranking via matchedBy / scoreBreakdown / whyRanked.
  • `smart_read` persistent cache. SQLite read_cache keyed by (filePath, mode, selector, content_hash); a second read of an unchanged file is virtually free. Mode full degrades to lighter modes under a budget and reports the real mode used.
  • `smart_turn` simple-task skip on short trivial prompts, and `global_memory` noise hints that let smart_search learn which queries proved noisy per repo.
  • KPI baseline infrastructure (evals/kpi-baseline.js) snapshotting precision@5, recall, reread rate and latency for regression detection.
Highlights from 1.19.0

Five-step quality jump executed as sequential commits with full dogfooding. MCP grew from 18 → 20 tools, +68 tests, zero new dependencies.

  • `smart_playbook` (new tool). Declarative composite workflows that run multiple smart_* tools in a single MCP call. Five built-in playbooks ship with the package: preflight-merge (review + affected tests + checkpoint), debug-flake (last failure + curated debug context + affected), refactor-safe (curated context + affected + checkpoint), doc-sync (ADR search + docs context), ramp-up (status + doctor + ADR overview). Project-level overrides via .devctx/playbooks/*.{yaml,json} with {{args.X}} interpolation, when / label / stopOnFail / dryRun. Tool allowlist restricted to smart_*. Zero deps: built-in minimal YAML parser.
  • Reactive FS watcher for the index. fs.watch (native, recursive, debounced 600ms + batch flush every 2s) keeps the symbol index hot between calls. Filters .git, node_modules, .devctx, dist, build, lockfiles, .min.*, .map, .snap, and non-indexable extensions. Stats surface in smart_status (enabled, flushes, eventsObserved, filesReindexed, filesRemoved, errors, lastFlushAt, pending). Opt-out via DEVCTX_WATCH_INDEX=false. Wired to MCP shutdown for clean close + final flush.
  • Richer Python / Go parsers + pluggable parser registry. Python now captures decorators (decorators: ["dataclass", ...]), async def (kinds async-function / async-method), TypeAlias and TypeVar / NewType / ParamSpec / TypeVarTuple as kind="type", and respects class indent for accurate scope. Go now captures methods with receiver type as parent, interfaces as kind="interface", top-level const / var. src/parsers/registry.js exposes registerParser / getParser so future tree-sitter parsers can plug in without touching index.js. INDEX_VERSION bumped 6 → 7 (auto-reindex).
  • Local semantic re-rank on `smart_search`. Opt-in semantic: true (with semanticLimit) returns a semantic: { embedder, symbols[], files[] } block ranked by hashing/TF-IDF embeddings (256-dim, FNV-1a buckets, L2-normalized, cosine similarity, <5ms). Default behavior unchanged. Pluggable embedder interface (id, dimensions, embed, similarity) ready to swap in ONNX/transformers without touching callers.
  • `global_memory` (new tool, opt-in). Cross-project memory persisted to ~/.devctx/global.db (override via DEVCTX_GLOBAL_DB, gated by DEVCTX_GLOBAL_MEMORY=true). St

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