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

llmtrim

作者:fkieneバージョン 0.13.4i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.fkiene/llmtrim

インストール

概要

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.

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: 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?

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

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": {
    "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。

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": {
    "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。

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7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 fkiene 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7256件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7256件のうち39%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7256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

llmtrim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(0.13.4)がレジストリに届いたのは2 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:★ 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

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
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。

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


What it does

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 →


Get started

npm install -g @llmtrim/cli@latest && llmtrim setup

open a new terminal, then keep working

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 wantRun
First installllmtrim setup
New versionllmtrim update (then llmtrim ensure after npm/brew/cargo)
Something brokenllmtrim ensure · llmtrim doctor --fix · or `f` in status

Any tool that honors HTTPS_PROXY works (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

Windows (PowerShell)

irm https://raw.githubusercontent.com/fkiene/llmtrim/main/install.ps1 | iex

Package managers

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:

  1. Private CA in ~/.llmtrim/ (name-constrained; cannot intercept your bank or email)
  2. Shell env: HTTPS_PROXY + CA trust
  3. Login service: daemon at login

No 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"


Day to day

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

SituationCommand
Watch savingsllmtrim status
After npm / brew / cargo upgradellmtrim ensure (or `f` in status)
Diagnosellmtrim doctor · repair with doctor --fix
Pause / resume proxyllmtrim stop · llmtrim start
Force one session through llmtrimllmtrim wrap claude
Remove everythingllmtrim 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.


In action

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

after (errors verbatim; INFO folded losslessly)

[{}] 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:

WasteWhat happens
Build logs, diffs, grep dumpsKeep errors / changes / matches; fold the rest
Long pasted contextKeep chunks relevant to the question
Source codeKeep useful bodies; rest → signatures
Tool schemas every turnTrim + keep the cache prefix stable
Huge JSON arraysCompact table (TOON) or sample
Verbose model repliesAsk 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.

StageWhat it doesWhen it runs
tool-outputLossless 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 recalltool results
cache disciplineMark + stabilize the invariant prefix (sort tools/schema · OpenAI prompt_cache_key) so it stays cachedtools
lexical retrievalBM25+ ranking with RM3 feedback · TextTiling topic cuts · budgeted non-redundant selection; question protectedlong context
skeletonizationtree-sitter keeps relevant function bodies, drops the rest to signatures (14 languages)code
serialize + hygieneMinify JSON, encode record arrays to TOON or CSV, Unicode-normalizealways · lossless
json sampleDown-sample huge record arrays: first/last + outliers + a query-biased diverse samplebig JSON
dedupCollapse duplicate + near-duplicate lines (prose only)always
output controlTerse instruction · Chain-of-Draft · token budget · native JSON schema · anti-overthink directive (quantized reasoning) · agent-loop frugality directiveauto
tool layerStatic tool selection + description trimmingtools
multimodalDownscale images to the provider's resolution capimages

Default auto enables each stage only where it pays. safe is lossless-only. Config →


Claude Code

When ~/.claude exists, setup, update, and ensure wire /sub (and routed subagents). No separate install command for that.

FeatureWhat you get
/subPer-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

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

PopNxに聞く