Semantic Cache MCP

Name: Semantic Cache MCP
Author: CoderDayton

von CoderDaytonVersion 0.7.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.CoderDayton/semantic-cache-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

File cache for coding agents: re-reads cost ~40 tokens, changed files return diffs.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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: Sonstiges

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

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "semantic-cache": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "semantic-cache-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add semantic-cache -- uvx semantic-cache-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "semantic-cache": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "semantic-cache-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": {
    "semantic-cache": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "semantic-cache-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 CoderDayton 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 Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32433 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 72 % der anderen 32433 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32433 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 Semantic Cache 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 (0.7.0) kam vor 14 Tagen 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern

Installieren

Symantec Cloud DLP AIops

von AIops-tools

Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute

Installieren

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.

Semantic Cache MCP

Stop paying for the same file twice.

An MCP file cache for AI coding agents: a re-read costs ~40 tokens instead of the whole file.

Coding agents read the same files over and over: before an edit, after an edit, after every context compaction. A built-in Read sends the whole file each time. Semantic Cache MCP knows what your agent already holds. Measured on one 7,891-token file:

Read	Built-in `Read`	Semantic Cache MCP
First read	7,891 tokens	full file, plus a hash
Re-read, file unchanged	7,891 tokens	77 tokens
Re-read after a one-line edit	7,891 tokens	137 tokens (a diff)

Across a 48-file project it saves 98.7% of re-read tokens, and an unchanged read takes 0.17 ms. It also gives your agent grep, BM25 search and glob over the cache, atomic edits with dry_run, and token-budgeted batch reads. Three runtime dependencies, no API keys, no GPU.

Quick start

You need uv. In Claude Code:

claude mcp add semantic-cache --scope user -- uvx semantic-cache-mcp

Any other client (Cursor, Claude Desktop, and others that take mcpServers JSON):

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

Configs for VS Code, Codex and OpenCode, and how to turn off the built-in file tools so the agent uses the cache: [docs/clients.md](docs/clients.md).

How it works

Every file the server sends comes with a content_hash. The agent passes it back as known_hash on the next read:

flowchart LR

R["read(path, known_hash)"] --> M{"hash matches the file now?"} M -- yes --> U["unchanged ~40 tokens"] M -- "no, older version" --> D["diff of changed lines"] M -- "no hash" --> F["full file + content_hash"]

No stale content. Every read checks the file on disk first. unchanged only answers when the hash matches the current bytes.
Forgetting is safe. After a compaction, the agent reads without the hash and gets the full file back.
Large files become maps. A file over max_size returns an outline of its definitions, not a blind cut.
Everything stays local. The cache is a SQLite file. One background daemon serves every client on your machine.

Tools

read · batch_read · read_image · write · edit · batch_edit · edit_preview · delete · warm · grep · search · glob · stats · clear

Parameters and examples: [docs/tools.md](docs/tools.md).

FAQ

Is the search "semantic" in the embeddings sense? No. search is BM25 keyword ranking and grep is exact. No model to download, no GPU, no API key.

Does it send my code anywhere? No. The only network request is a one-time download of the o200k tokenizer file, checked against a SHA-256 hash.

Does it work on Windows? Yes. CI runs on Linux and macOS.

Documentation

Guide	Covers
Clients	Setup for each client, turning off built-in file tools
Tools	Every tool, with parameters and examples
Environment Variables	Every setting, with defaults
Performance	Benchmarks and methodology
Architecture	Storage, algorithms, the shared daemon
Security	Threat model, size limits, path handling
Troubleshooting	Common issues, debug logging
Advanced Usage	Python API

Contributing

git clone https://github.com/CoderDayton/semantic-cache-mcp.git

cd semantic-cache-mcp uv sync --extra dev uv run pytest

See CONTRIBUTING.md. Issues and pull requests are welcome.

License

MIT.

Semantic Cache MCP

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Die drei Säulen von PopNx MCP

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Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

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