Agentfit

Name: Agentfit
Author: MukundaKatta

von MukundaKattaVersion 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.MukundaKatta/agentfit

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Token-aware message truncation: fit a chat history into your model's context budget.

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: Chat & E-Mail

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?

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": {
    "agentfit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mukundakatta/agentfit-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add agentfit -- npx -y @mukundakatta/agentfit-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "agentfit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mukundakatta/agentfit-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": {
    "agentfit": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mukundakatta/agentfit-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 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto MukundaKatta 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 Chat & E-Maili

Mehr Sterne als 0 % der anderen 1784 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 7 % der anderen 1784 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1784 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 Agentfit 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 (0.1.0) kam vor 6 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: Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud

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

Vexa

von Vexa-ai

Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.

Läuft in der Cloud★ 2.949Apache-2.0Aktualisiert vor 2 Monaten

Installieren

emailmd

von anypost

Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.

Computer oder Cloud★ 1.385MITAktualisiert vor 32 Tagen

Installieren

MCP WhatsApp Cloud

von codespar

MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API

Läuft auf deinem Computer★ 277MITAktualisiert vor 5 Monaten

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.

agentfit-mcp

MCP server for [`@mukundakatta/agentfit`](https://www.npmjs.com/package/@mukundakatta/agentfit). Lets Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, or any other MCP client estimate token counts and fit a chat history into a model's context budget on demand.

npx -y @mukundakatta/agentfit-mcp

Three tools:

`count_tokens` — estimate tokens in a string or chat-message array, with per-model estimator families (openai, anthropic, google, llama, default).
`fit_messages` — drop messages from a chat history until under a maxTokens budget. Supports drop-oldest, drop-middle, and priority strategies; honors preserveSystem, preserveFirstN, preserveLastN.
`list_estimators` — list the built-in estimator families.

Add to your client

Claude Desktop

Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

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

Cursor

~/.cursor/mcp.json:

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

Cline / Windsurf / Zed

Same shape as above. The server speaks plain MCP over stdio, so any client that supports stdio MCP servers will work.

Tool examples

`count_tokens`:

{ "input": "hello world", "model": "claude-sonnet-4-6" }

Returns:

{ "tokens": 4, "model": "claude-sonnet-4-6" }

`fit_messages`:

"messages": [ { "role": "system", "content": "You are precise." }, { "role": "user", "content": "long context..." }, { "role": "assistant", "content": "..." }, { "role": "user", "content": "final question" } ], "maxTokens": 8000, "model": "claude-sonnet-4-6", "preserveSystem": true, "preserveLastN": 2, "strategy": "drop-oldest" }

Returns:

"messages": [...], "dropped": [...], "tokens": { "before": 12000, "after": 7800, "budget": 8000 }, "fit": true }

fit_messages always returns a structured result and never throws across the wire: if the budget is unreachable even after dropping all non-protected messages, you get fit: false with the partial result so the caller can decide what to do.

Why a separate MCP server

@mukundakatta/agentfit is a zero-dependency JavaScript library. This package wraps it as an MCP server so it's accessible from inside any MCP-aware AI assistant: ask Claude "how many tokens is this transcript?" or "trim this chat to 8k tokens preserving the system prompt and last 2 turns" and the assistant calls these tools directly.

Sibling MCP servers

Part of the agent-stack series, all @mukundakatta/*-mcp:

@mukundakatta/agentfit-mcp — *Fit it.* (this)
@mukundakatta/agentguard-mcp — *Sandbox it.*
@mukundakatta/agentsnap-mcp — *Test it.*
@mukundakatta/agentvet-mcp — *Vet it.*
@mukundakatta/agentcast-mcp — *Validate it.*

License

MIT

Agentfit

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Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

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Was er kann

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Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

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MCP WhatsApp Cloud

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Why a separate MCP server

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