Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Token Optimizer MCP

de ooplesversión 7.9.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.ooples/token-optimizer-mcp

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Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Context-window optimization: caching, compression & smart file tools that cut tokens 60-90%.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "token-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ooples/token-optimizer-mcp"
      ],
      "env": {
        "TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add token-optimizer --env TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR=your-value -- npx -y @ooples/token-optimizer-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "token-optimizer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ooples/token-optimizer-mcp"
      ],
      "env": {
        "TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "token-optimizer": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ooples/token-optimizer-mcp"
      ],
      "env": {
        "TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR env
    Directory path for cache storage (optional, defaults to ~/.token-optimizer-cache)

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub ooples, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32466 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 94% de los otros 32466 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32466 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Token Optimizer MCP?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (7.9.0) llegó al registro anteayer.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
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Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
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HotCodePush

de hotcodepush-team

Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Token Optimizer MCP

Compression that optimises your bill, not your byte count — and ships the benchmark so you can check it.

One local ledger for optimizer tools, live-graph substitutions, every agent, and the graph's own cost.


How it compares to Alternative A

Providers cache the prompt prefix: cached tokens re-read at 0.1x, rewritten ones bill at 1.25x. Most compressors optimise bytes removed and ignore that multiplier. This one optimises the bill.

Measured against their real implementation, on their own fixtures. Not a reimplementation and not our fixtures: their harness compresses the payload, dumps it, their resolver redeems their own markers, and ours is handed the identical bytes. Their column is the best of the nine configurations that capture holds, row by row.

Two of our arms are in the table, and they answer different questions. `ours` is the block engine with nowhere to move a block, which is how the MCP tools and the hooks run: everything it removes, it removes by compressing, and nothing leaves the request. `ours, proxy` is the proxy a Claude Code session runs through, which also moves a block it could not compress out to a file and leaves a marker naming the path -- the same kind of trade their content-cache reference makes. ours, preset is the block engine with that move switched on at spillWholeBlockBelow: 0.9.

workloadpayloadtheirsoursours, proxyours, presetzero-turn ids
agentic-conversation244,90837.3% / 33.4%42.9% / 30.8%52.4% / 49.0%100.0% / 100.0%2099 / 2099 / 0
agent-loop170,93842.2% / 54.3%69.3% / 59.1%92.0% / 94.1%93.6% / 94.3%185 / 185 / 52
agent-loop-logs327,50051.5% / 53.0%61.9% / 58.1%88.7% / 91.5%96.2% / 97.0%2034 / 2034 / 81
api-responses49,12788.2% / 89.3%66.6% / 59.1%96.4% / 96.8%96.6% / 96.8%699 / 98 / 23
browser-session781,77421.7% / 13.1%93.7% / 26.5%55.5% / 90.2%100.0% / 99.9%334 / 334 / 0
code-search131,26447.4% / 59.7%81.8% / 70.8%97.7% / 97.9%95.7% / 96.1%201 / 201 / 43
database-rows45,92988.6% / 89.2%65.6% / 56.5%92.4% / 93.1%92.6% / 93.4%590 / 78 / 49
codebase-exploration137,96199.7% / 99.7%16.0% / 12.7%99.6% / 99.6%100.0% / 99.9%540 / 3 / 0
grep-output75,21999.6% / 99.6%56.1% / 51.9%99.5% / 99.6%99.9% / 99.9%1005 / 3 / 0
log-entries91,38580.8% / 83.2%63.5% / 52.0%95.4% / 95.7%95.5% / 96.0%1180 / 237 / 46
human-authored-json37,42530.6% / 30.0%66.6% / 66.0%81.6% / 83.7%96.7% / 96.9%154 / 154 / 11
issue-triage109,35453.1% / 55.2%88.1% / 85.7%97.2% / 97.6%95.1% / 95.7%59 / 59 / 21
rag-conversation171,9130.0% / 0.1%84.6% / 83.2%99.1% / 99.4%100.0% / 100.0%42 / 42 / 0
raw-build-log158,05799.8% / 99.8%70.6% / 48.2%99.7% / 99.8%100.0% / 100.0%430 / 3 / 0
relevance-probe49,15764.1% / 71.0%82.4% / 77.2%97.1% / 97.8%95.8% / 96.6%225 / 225 / 13
search-results96,64795.0% / 95.4%74.3% / 59.4%96.5% / 96.5%96.6% / 96.6%505 / 62 / 34
repeated-reads158,28537.4% / 30.4%71.7% / 68.5%99.5% / 99.6%100.0% / 100.0%394 / 388 / 0
sre-debugging312,27688.4% / 89.9%67.4% / 62.4%98.5% / 98.7%97.1% / 97.5%3116 / 506 / 82

Recorded 2026-10-17 at b1231a8c, by the command in the record's regenerate field, over Alternative A's own fixtures and harness. That arm runs Alternative A itself, so CI does not re-derive it -- it checks these figures and this provenance against the record instead.

Over the corpus the proxy removes 82.5% of the characters and 91.5% of the tokens; their best configuration removes 51.5% and 61.4%. It is cheaper than their best arm on 18 of 18 rows when nothing is ever fetched back, which is the end of the range their markers are built for, and on 17 of 18 when every moved block is fetched back. The block engine alone removes 72.0% and 55.9%: more of the characters than theirs, fewer of the tokens.

Where they still win, and why. On codebase-exploration, grep-output, raw-build-log, sre-debugging and the four raw-data rows their best arm takes 83.2-99.8% off the tokens and the block engine 12.7-62.4%. Their number there is a content-cache reference: the block is not made smaller, it is taken out of the request, put in a store, and replaced by a < > marker. An engine with nowhere to put a block cannot match that, so on those rows the ours column loses on reduction, and on cost when nothing is fetched back. The proxy makes the same move: it is ahead of them on five of those eight rows, level on grep-output and raw-build-log, and a tenth of a point behind on codebase-exploration. The one row where the proxy costs more than they do is agentic-conversation, and only when every block it moved is fetched back: they move none of that conversation out, so they cost the same at either end, while the proxy moves part of it and pays a retrieval for each part it wants back.

The other column is a turn. A marker is not the content: to read what it stands for, the agent spends a request. Of the 13,792 retention units planted in the corpus, the block engine keeps 5,223 in the text and 8,569 more rebuildable from the text alone, so every one of them is there with no extra turn; theirs keeps 6,711 in the text and 7,075 behind its store, one retrieval call away. 0 are unrecoverable on our side and 6 on theirs. Their best arms force 17 round trips across the corpus to get their content back; the block engine forces 0. The proxy, like theirs, trades a turn for every block it moves, and that turn is what the fetch-rate end of the cost model prices.

What their marker costs is priced, not just its size. Their marker is only redeemable because their proxy also sends a alternative_a_retrieve tool with the request -- on by default (ccr_inject_tool), and on every later request once a session has used it -- so every row where their best arm leaves a marker is charged for that tool's definition as well, recorded from their own package by bench/compression/alt-a/ccr-tool.py. The turn that first adds the tool also rewrites the whole cached prefix behind it; that is not charged, which errs in their favour. Ours needs no tool: our marker names a path the agent opens with the Read it already has, and the path is priced at the length the proxy really writes ( /.tok/ /<15 digits>, src/compress/spill-path.ts) rather than a shorter invented one.

`browser-session` is mostly the fixture. This payload holds four images, two of them distinct, and the base64 in them is generated rather than photographic: one distinct image alone folds from 160,032 characters to 5,572, which no real PNG would do. What carries over to a real session is the duplication -- half the image bytes are a second copy of an image already in the request, which is 44.3% of the whole payload. The run the marker names is still in the output above it, so the reader rebuilds it without asking for anything, which is why the characters fall much further than the tokens: the image tokens are counted from pixels on both arms either way.

Reproduce the whole table:

python bench/compression/alt-a/run-theirs.py <alt-a-clone> <out-dir>

python bench/compression/alt-a/resolve-theirs.py node bench/compression/head-to-head.mjs

Against their published design

A second arm reimplements their published design from their own benchmark generator's definitions — opaque hash markers, history compressed, a retrieval tool and system message injected — so the four workloads with a published comparator can be checked without their clone. node bench/compression/proof.mjs:

workloadpayloadtheirsoursverdict
code-search1776592.1%97.8%ours
sre-debugging6569492.2%98.6%ours
issue-triage5417472.8%97.5%ours
codebase-exploration7850247.4%54.7%ours

Four workloads, because those are the four this arm has a published comparator for. The head-to-head harness scores eighteen; the other fourteen are not in this arm, and are scored against their real implementation in the table above.

**`codebase

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx