プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

skimread

作者:avikchakraborty060-createバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.avikchakraborty060-create/skimread

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Lossless context guard for coding agents: command digests, file outlines, line-range reads.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 開発者ツール

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "skimread": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skimread",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add skimread -- uvx skimread mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "skimread": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skimread",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "skimread": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skimread",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント avikchakraborty060-create で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの4923件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの4923件のうち67%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの4923件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

skimreadは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは19 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

GitHub

作者:github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

パソコンでもクラウドでも★ 34,245MIT5 日前更新
インストール

Desktop Commander

作者:wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

パソコンで動く★ 10,225MIT17 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

skimread — skim before you read

A lossless context guard for AI coding agents. Zero dependencies, runs entirely on your machine, MIT licensed. Works with Claude Code out of the box, and with any other agent (Codex, Cursor, Aider, Copilot, your own) through a CLI and an MCP server.

What is it?

When you use an AI coding agent, you pay for every token it reads. Most of that money goes to two things the agent does not actually need:

  1. Reading big files whole. The agent wants one function and reads all 2,000 lines of the file to find it. Next session it does it again.
  2. Reading noisy command output. pytest -v prints 1,500 PASSED lines to tell you about 2 failures. npm install prints 40 deprecation warnings. cargo build lists every crate it compiled.

skimread sits between the agent and those two sources and hands the agent a *skim* first:

  • For files: an outline instead of the file. When the agent is about to read a large file, skimread gives it a map of the file (functions, classes, headings, keys, each with its line range) and says "read only the slice you need". The agent then reads 60 lines instead of 2,000.
  • For commands: a digest instead of the dump. Noisy commands run through skimread. The agent sees the errors, the failing tests, the stack frames in *your* code, and the summary line. The 1,500 PASSED lines are folded into one line that says so.

The key word is lossless. Nothing is thrown away. Every command's full output is kept on your disk, and every digest ends with a handle (skimread show 42, skimread show 42 120-180, skimread show 42 --grep TypeError). Every outline tells the agent exactly which line range to read next. The agent is never stuck and never has to re-run a build to see what it missed.

Why not one of the existing output compressors?

Tools that compress shell output already exist (RTK, token-saver, condense). They share two limits. They cannot touch the agent's own file-reading tool, which is the bigger token sink. And they are lossy: when the compressor drops the one line the agent needed, the agent re-runs the command, and an independent benchmark found that this can cost *more* than not compressing at all. skimread guards file reads too, and keeps everything retrievable.

What it is not
  • Not a cloud service. No network calls, no accounts, no telemetry. ~/.skimread is the whole state.
  • Not an LLM. Everything is deterministic parsing and folding, so it runs in milliseconds and costs nothing.
  • Not a summariser that guesses. It never rewrites a line; it only hides lines it can name and count, and tells you how to get them back.

Numbers

Measured on real tool output (fixtures in tests/fixtures, reproduce with python bench/bench.py). Token counts are estimates (chars / 3.6).

Command outputlinestokens intokens outsaved
pytest -v (1,504 tests, 2 failing)154633,87647399%
vitest --reporter=verbose (579 tests, 3 failing)6537,75169891%
pytest (65 tests, 3 failing, 60 warnings)2943,45149686%
npm install (649 packages, 23 deprecation warnings)411,04820481%
cargo build (37 crates, 3 warnings)6155925455%
go test -v (1 fail, 1 panic)3530113754%
tsc (48 errors in 8 files)481,08762842%
cargo test (1 fail, backtrace)6871348732%
cargo build (2 errors)39408411-1%
vitest (13 files, 3 failing)76613628-2%

The last two rows are the point: when the output is already pure signal (a short build with two errors), skimread leaves it alone. Savings come from noise, never from hiding failures.

File readlinesfull read (tokens)outline (tokens)saved when the agent then reads a 60-line slice
skimread/outline.py5987,64847784%
skimread/formats.py4634,96156976%
skimread/cli.py3684,08635775%

A 4,063-line Go file (net/http/server.go, ~36k tokens) becomes a ~600-token map of structs and methods with line ranges. skimread stats shows what it has saved you so far, in tokens and dollars.

How to use

1. Install (30 seconds)

Needs Python 3.9 or newer, nothing else.

pipx install skimread          # recommended: isolated, on your PATH

or: uv tool install skimread

or, inside any Python environment: pip install skimread

skimread --version

Latest development version straight from GitHub: pipx install git+https://github.com/avikchakraborty060-create/The-top-innovation.

Everything skimread stores lives under ~/.skimread with owner-only permissions and is pruned after 7 days or 300 runs.

2. Claude Code: one command
skimread setup claude            # global: ~/.claude/settings.json

skimread setup claude --project # or per project: .claude/settings.json

Restart Claude Code. That is all. From then on:

  • When Claude tries to Read a file over 400 lines (or 16 KB) without a line range, it gets the outline and the instruction to read a range instead. A ranged read is always allowed. If Claude asks for the same whole file a second time in the session, it gets it, so it is never stuck.
  • When Claude runs a command known to be noisy (npm, pytest, cargo, go, tsc, docker, git diff, find, and about 100 others) the command is rewritten to run through skimread run. Claude sees the digest and the handle. The permission rule Bash( :*) is added so this causes no extra prompts.

This is what Claude sees instead of a 2,014-line file:

skimread: src/server.py is 2,014 lines (~20k tokens). Read only the part you need: call Read again

with offset and limit chosen from this outline. Any Read that sets offset or limit is allowed; ... Outline: 2,014 lines, ~20k tokens (python) 1-38 imports 12 import statements 41-118 class Config 44-58 def init(self, path: str) -> None 61-90 def load(self) -> dict 121-410 class Server(Base) 123-140 def init(self, cfg: Config) 142-229 def handle_request(self, req: Request) -> Response ...

And this is what Claude sees after pytest -v on a suite of 1,504 tests:

$ pytest -v test_many.py  ·  exit 1 in 1.2s

============================= test session starts ============================== (1502 passing/skipped tests hidden) test_many.py::test_some_fail[1] FAILED [ 99%] test_many.py::test_some_fail[3] FAILED [100%] =================================== FAILURES =================================== ______________________________ test_some_fail[1] _______________________________ ... E AssertionError: role mismatch for user 1 E assert 'dev' == 'ops' test_many.py:10: AssertionError =========================== short test summary info ============================ FAILED test_many.py::test_some_fail[1] - AssertionError: role mismatch for user 1 FAILED test_many.py::test_some_fail[3] - AssertionError: role mismatch for user 3 ======================== 2 failed, 1502 passed in 0.98s ======================== [skimread #42: 1546 lines, ~34k tok → 473. Full/slice/search: skimread show 42 [A-B | --grep RE]]

Tuning:

skimread setup claude --wrap all     # route every safe Bash command through skimread

skimread setup claude --wrap off # Read guard only, leave Bash alone skimread setup claude --uninstall # remove the hook and the permission rule skimread config read_threshold_lines 600 # guard only files longer than this (default 400) skimread config budget 4000 # digest size in characters (default 6000) skimread setup print # just print the settings.json snippet to paste yourself

Safety: the Bash wrapper never touches commands that change shell state (cd at the end, export, source), redirect to files, run in the background, look interactive, or are destructive or privileged (rm, sudo, git push, git commit, curl | sh, and so on). Those run exactly as Claude wrote them, under your normal permission rules. A leading cd dir && … is kept outside the wrapper so the working directory still changes.

3. Codex, Cursor, Aider, Copilot, or your own agent

Any agent that can run shell commands can use skimread through the CLI. Put this in the agent's rules file (AGENTS.md, .cursorrules, a system prompt); skimread setup agents prints a ready-made snippet:

skimread outline src/server.py           # map of the file with line ranges

skimread read src/server.py 142-229 # numbered slice skimread run -c "npm test" # digest + handle (shorthand: skimread npm test) skimread show 42 # full stored output skimread show 42 300-360 # slice skimread show 42 --grep "Error" -C 3 # search with context skimread list # recent runs

Agents that speak MCP can use it as a server instead. skimread mcp is a stdio MCP server with tools run, show, outline, read, list; skimread setup mcp prints the config block for mcpServers. Anything on stdin works too: cmd 2>&1 | skimread pipe --cmd "cmd".

4. See what it saved you
skimread stats                 # tokens and dollars saved, all time, by format

skimread stats --price 15 # use your model's input price per million tokens skimread stats --json

How it works

  1. Normalise. ANSI colours and cursor codes are stripped, \r progress bars resolve to their final state, backspaces are applied.
  2. Format-aware reduction. Reducers for pytest, jest/vitest/mocha, cargo, go, npm/yarn/pnpm/bun, pip/uv/poetry, docker, tsc, git diff, and file/listing commands drop only what carries no decision value: PASSED lines, Compiling lines, deprecation warnings (counted), stdlib stack frames. Everything else stays. Unknown tools get the generic path: progress noise removed, exact duplicates counted (line (x5)), runs of near-identical lines folded (… 847 similar lines (159-1005) …).
  3. Scoring and budget. Lines are scored (errors and stack frames high, summaries medium). If the reduced output still exceeds the budget, the head, the tail, and windows around the highest-scored lines are kept; every cut is replaced by … [768 lines omitted (45-812) — skimread show 42 45-812] ….
  4. Spool. The full normalised output is written to ~/.skimread/out/ .txt before the digest is produced, so the handle in the footer always works.
  5. Outline. Python via the ast module (exact signatures and ranges); JS/TS, Go, Rust, Java/Kotlin/C#/Swift, C/C++, PHP, CSS via declaration regexes plus brace matching; Ruby/Elixir/Lua via indentation; Markdown headings; JSON/YAML/TOML keys; CSV shape; log files (time span, error line numbers); Makefiles, shell functions, SQL statements. Huge files fold members into their parents and truncate with a note rather than pretending to be complete.

Honest limitations

  • Token counts are estimates (chars / 3.6), not tokenizer output. Ratios are what matter and they are unaffected.
  • Outlines for brace languages are regex-based. They are meant for navigation, not correctness; a weird formatting style can miss a symbol. Grep still works.
  • The Read guard costs one extra tool round-trip for files just over the threshold. The default (400 lines) is chosen so the outline plus a slice is still much cheaper than the file; raise it if your agent mostly needs whole files.
  • The Bash wrapper runs the command through bash -c in a child process. Shell functions and aliases defined in Claude Code's persistent shell are not visible to it (environment variables and the working directory are).
  • Only Claude C

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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