Claude Token Saver MCP

Name: Claude Token Saver MCP
Author: BlackFoil

作者：BlackFoilバージョン 0.3.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.BlackFoil/claude-token-saver-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

MCP server that offloads routine coding tasks to local LLM (Ollama) to save Claude API tokens

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i初期↓ 842/週 · ★ –

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: 検索・AIの記憶

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

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "claude-token-saver": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-token-saver-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add claude-token-saver -- npx -y claude-token-saver-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": {
    "claude-token-saver": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-token-saver-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": {
    "claude-token-saver": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-token-saver-mcp"
      ]
    }
  }
}

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9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 BlackFoil 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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの5759件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの5759件のうち8%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5759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

Claude Token Saver MCP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（0.3.2）がレジストリに届いたのは7 か月前です。

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Node.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

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：↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者：upstash広く使われている↓ 97.3万/週★ 6.4万3 日前更新

パソコンでもクラウドでも

インストール

Codebase Memory

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

作者：DeusData広く使われている↓ 1.8万/週★ 4.8万23 日前更新

パソコンで動く

インストール

Exa

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

作者：exa-labs広く使われている★ 52132 か月前更新

クラウドで動く✓ exa.ai

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。

English | 日本語

claude-token-saver-mcp

Beta — 個人利用向け。736 テスト / カバレッジ 97%。

Claude Code の「それ、ローカルでよくない？」を自動化する MCP サーバー。

ボイラープレート生成、テスト作成、テキスト要約 — Cloud API に投げるまでもない定型タスクを、手元の Ollama でさばきます。セキュリティ対策込み。

モチベーション

Claude Code の API 利用を分析してみたら、リクエストの約 40% は定型的なコード生成やテキスト処理でした。この手のタスクは 7B クラスのローカルモデルでも実用的な品質が出ます。「推論は Cloud、作業は Local」— この振り分けを MCP で自動化したのがこのツールです。

ローカル LLM はどこまで来たか

ローカル LLM の進化は速いです。2024 年の Llama 3 から 2025 年の Qwen3 まで、わずか 1 年でコード生成ベンチマーク (HumanEval) のスコアは 60% → 85% に跳ね上がりました。

この調子なら、Agent ワークフローにローカル LLM が当たり前に組み込まれる日もそう遠くないでしょう。claude-token-saver-mcp は Cloud と Local を使い分けるための土台を提供します。

しくみ

MCP (Model Context Protocol) は Claude Code が外部ツールを呼び出すための標準プロトコルです。このサーバーを登録すると、Claude Code がタスクの内容を見て、定型的な処理を自動的にローカル LLM へ回します。

Claude Code ──MCP──▶ token-saver ──HTTP──▶ Ollama (ローカル)

│ │ │ 「定型タスクだ → ローカルに振ろう」 │ │ │ └─── 高度な推論・設計判断は Cloud で継続 ───┘

Ollama が落ちていたり応答が遅い場合は Cloud API にフォールバック可能です。

30 秒セットアップ

前提: Node.js 20+ と Ollama がインストール済みであること。

0. Ollama を起動

ollama serve

1. プロジェクトルートに .mcp.json を作成

"mcpServers": { "token-saver": { "command": "npx", "args": ["-y", "claude-token-saver-mcp"] } } }

2. Claude Code を起動して、こう頼む

コーディング用にローカルLLMをセットアップして

RAM に応じた最適モデルが推奨 → ダウンロード（約 4GB）→ プリロードまで自動で走ります。

3. 動作確認

TypeScript で配列をシャッフルする関数を書いて

「ローカルLLM（qwen2.5-coder:…）で生成しました」のようにローカルモデル名が表示されれば OK。出ない場合は ollama list でモデルを確認し、トラブルシューティングを参照してください。

ソースからビルドする場合

git clone https://github.com/BlackFoil/claude-token-saver-mcp.git

cd claude-token-saver-mcp npm ci && npm run build

プロジェクトルートの .mcp.json に追加：

"mcpServers": { "token-saver": { "command": "node", "args": ["/path/to/claude-token-saver-mcp/dist/server.js"] } } }

特徴

ローカル完結 — 定型タスクは Cloud API を使わずに処理できる
自動モデル選択 — RAM を検出して最適なモデルを推奨・DL・プリロード（auto_setup）
セキュリティ内蔵 — プロンプトインジェクション検知 + 出力サニタイズ
コスト可視化 — 節約額をリアルタイムで追跡（定型タスク比率 40% なら月 $50〜80 程度の削減が目安）
Cloud フォールバック — Ollama が落ちても Cloud に自動切り替え可能

使用例

あなた: 「ソート関数を書いて」    → offload_work がローカルで生成     💰 $0.02 節約

あなた: 「このログを要約して」 → compress_context がローカルで圧縮 💰 $0.05 節約あなた: 「コスト節約を見せて」 → cost_dashboard: 累計 $47.89 節約あなた: 「3つのAPIを一括実装して」 → batch_offload: 3 タスクを順次処理

ローカル品質の実際

ローカル 7B モデルの出力は Claude に及びません。それは前提です。ただ、定型タスクに限れば十分実用的です。

タスク	ローカル品質	向き不向き
ボイラープレート生成	★★★★☆	✅ 得意
ユニットテスト作成	★★★★☆	✅ 得意
テキスト要約	★★★★☆	✅ 得意
単純なリファクタリング	★★★☆☆	✅ 実用的
アーキテクチャ設計	★★☆☆☆	❌ Cloud に任せるべき
複雑なデバッグ	★★☆☆☆	❌ Cloud に任せるべき

Claude Code がタスクの複雑さを判断して自動で振り分けます。ローカルの品質が足りなければ Cloud で処理されます。

自動ティアリング

RAM	Tier	モデル	DL サイズ
< 16 GB	Light	phi4:latest	~2.5 GB
16–48 GB	Standard	qwen2.5-coder:7b	~4.7 GB
> 48 GB	Ultra	qwen2.5-coder:32b	~18 GB

ツール一覧

ツール	説明
`offload_work`	コード生成・リファクタリングをローカルで実行
`compress_context`	長大なテキストをローカルで要約
`auto_setup`	最適モデルの推奨 → DL → プリロードをワンステップで
`batch_offload`	複数タスクを一括投入（順次 / 並列）
`cost_dashboard`	累計節約額・モデル使用統計

その他のツール（6 件）

ツール	説明
`get_metrics`	サーバーメトリクス（JSON / Prometheus）
`recommend_model`	タスクカテゴリ別の最適モデル推奨
`pull_model`	Ollama モデルのダウンロード
`preload_model`	VRAM へのプリロード
`list_loaded_models`	ロード中モデルの一覧
`configure_model_selector`	モデルセレクターのランタイム設定

セキュリティ

ローカル LLM への入出力を自動で保護します。

プロンプトインジェクション検知 — 5 カテゴリ・20 パターンで悪意ある入力をブロック
出力サニタイズ — API キー・パスワード・JWT など 11 パターンを [REDACTED] に置換
データプライバシー — 全処理がローカル完結。外部への送信なし

ドキュメント


クイックスタート	5 分で始める
ユースケース集	具体的な活用例
設定リファレンス	全設定項目
FAQ	よくある質問
トラブルシューティング	エラー対応

アーキテクチャ

src/

├── server.ts # MCP エントリポイント（11 ツール登録） ├── tools/ # offload_work, compress_context, auto_setup, batch_offload 等 ├── ollama/ # Ollama クライアント & マルチノードロードバランサー ├── queue/ # FIFO キュー & 優先度キュー（URGENT/HIGH/NORMAL/LOW） ├── model-selector/ # モデル推奨エンジン, ベンチマーク DB, 実行トラッカー ├── validators/ # 入力バリデーション & プロンプトインジェクション検知 ├── cost/ # コスト計算 & レポーター ├── metrics/ # Prometheus メトリクス収集 ├── persistence/ # ExecutionTracker / BenchmarkStore のファイル永続化 ├── config/ # Zod 設定スキーマ & ローダー ├── tiering/ # RAM ベースの自動ティアリング ├── logging/ # 構造化ログヘルパー └── errors.ts # CTS-XXXX エラー体系

開発

npm ci

npm test # 736 テスト（カバレッジ 97%） npm run typecheck # 型チェック npm run lint # ESLint npm run build # プロダクションビルド

対応プラットフォーム: macOS / Linux / Windows（Ollama が動く環境）

コントリビューション歓迎です → CONTRIBUTING.md

ライセンス

Apache License 2.0

Claude Token Saver MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

claude-token-saver-mcp

モチベーション

ローカル LLM はどこまで来たか

しくみ

30 秒セットアップ

特徴

使用例

ローカル品質の実際

自動ティアリング

ツール一覧

セキュリティ

ドキュメント

アーキテクチャ

開発

ライセンス