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

llmtrim

von fkieneVersion 0.13.4i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.fkiene/llmtrim

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

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: Suche & KI-Gedächtnis

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

Führe das in deinem Terminal aus

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

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "llmtrim": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llmtrim/cli",
        "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": {
    "llmtrim": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@llmtrim/cli",
        "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 fkiene 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 Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7247 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 39 % der anderen 7247 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7247 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 llmtrim 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 (0.13.4) 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

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

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
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.

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

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen