Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
MCP server and proxy that compresses LLM prompts, tool output, and replies to cut token cost.
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。
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。
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。
必要なもの
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": {
"llmtrim": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llmtrim/cli",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add llmtrim -- npx -y @llmtrim/cli mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"llmtrim": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llmtrim/cli",
"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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"llmtrim": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llmtrim/cli",
"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。
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。
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7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント fkiene で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.13.4)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
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。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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。
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
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 →
npm install -g @llmtrim/cli@latest && llmtrim setup
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 want | Run |
|---|---|
| First install | llmtrim setup |
| New version | llmtrim update (then llmtrim ensure after npm/brew/cargo) |
| Something broken | llmtrim ensure · llmtrim doctor --fix · or `f` in status |
Any tool that honors
HTTPS_PROXYworks (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
irm https://raw.githubusercontent.com/fkiene/llmtrim/main/install.ps1 | iex
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:
~/.llmtrim/ (name-constrained; cannot intercept your bank or email)HTTPS_PROXY + CA trustNo 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"
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
| Situation | Command |
|---|---|
| Watch savings | llmtrim status |
After npm / brew / cargo upgrade | llmtrim ensure (or `f` in status) |
| Diagnose | llmtrim doctor · repair with doctor --fix |
| Pause / resume proxy | llmtrim stop · llmtrim start |
| Force one session through llmtrim | llmtrim wrap claude |
| Remove everything | llmtrim 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.
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
[{}] 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:
| Waste | What happens |
|---|---|
| Build logs, diffs, grep dumps | Keep errors / changes / matches; fold the rest |
| Long pasted context | Keep chunks relevant to the question |
| Source code | Keep useful bodies; rest → signatures |
| Tool schemas every turn | Trim + keep the cache prefix stable |
| Huge JSON arrays | Compact table (TOON) or sample |
| Verbose model replies | Ask 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.
| Stage | What it does | When it runs |
|---|---|---|
| tool-output | Lossless 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 recall | tool results |
| cache discipline | Mark + stabilize the invariant prefix (sort tools/schema · OpenAI prompt_cache_key) so it stays cached | tools |
| lexical retrieval | BM25+ ranking with RM3 feedback · TextTiling topic cuts · budgeted non-redundant selection; question protected | long context |
| skeletonization | tree-sitter keeps relevant function bodies, drops the rest to signatures (14 languages) | code |
| serialize + hygiene | Minify JSON, encode record arrays to TOON or CSV, Unicode-normalize | always · lossless |
| json sample | Down-sample huge record arrays: first/last + outliers + a query-biased diverse sample | big JSON |
| dedup | Collapse duplicate + near-duplicate lines (prose only) | always |
| output control | Terse instruction · Chain-of-Draft · token budget · native JSON schema · anti-overthink directive (quantized reasoning) · agent-loop frugality directive | auto |
| tool layer | Static tool selection + description trimming | tools |
| multimodal | Downscale images to the provider's resolution cap | images |
Default auto enables each stage only where it pays. safe is lossless-only. Config →
When ~/.claude exists, setup, update, and ensure wire /sub (and routed subagents). No separate install command for that.
| Feature | What you get | ||
|---|---|---|---|
/sub | Per-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
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