Agentfit

Name: Agentfit
Author: MukundaKatta

제작자: MukundaKatta버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.MukundaKatta/agentfit

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Token-aware message truncation: fit a chat history into your model's context budget.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 채팅 및 이메일

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "agentfit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mukundakatta/agentfit-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agentfit -- npx -y @mukundakatta/agentfit-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "agentfit": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mukundakatta/agentfit-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "agentfit": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mukundakatta/agentfit-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 MukundaKatta 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

채팅 및 이메일 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 1787개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 1787개 중 7%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1787개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Agentfit, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Vexa

제작자: Vexa-ai

Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.

클라우드에서 실행★ 2,949Apache-2.02개월 전 업데이트

설치

emailmd

제작자: anypost

Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.

컴퓨터 또는 클라우드★ 1,385MIT32일 전 업데이트

설치

MCP WhatsApp Cloud

제작자: codespar

MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API

내 컴퓨터에서 실행★ 277MIT5개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

agentfit-mcp

MCP server for [`@mukundakatta/agentfit`](https://www.npmjs.com/package/@mukundakatta/agentfit). Lets Claude Desktop, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, or any other MCP client estimate token counts and fit a chat history into a model's context budget on demand.

npx -y @mukundakatta/agentfit-mcp

Three tools:

`count_tokens` — estimate tokens in a string or chat-message array, with per-model estimator families (openai, anthropic, google, llama, default).
`fit_messages` — drop messages from a chat history until under a maxTokens budget. Supports drop-oldest, drop-middle, and priority strategies; honors preserveSystem, preserveFirstN, preserveLastN.
`list_estimators` — list the built-in estimator families.

Add to your client

Claude Desktop

Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

"mcpServers": { "agentfit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mukundakatta/agentfit-mcp"] } } }

Cursor

~/.cursor/mcp.json:

"mcpServers": { "agentfit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mukundakatta/agentfit-mcp"] } } }

Cline / Windsurf / Zed

Same shape as above. The server speaks plain MCP over stdio, so any client that supports stdio MCP servers will work.

Tool examples

`count_tokens`:

{ "input": "hello world", "model": "claude-sonnet-4-6" }

Returns:

{ "tokens": 4, "model": "claude-sonnet-4-6" }

`fit_messages`:

"messages": [ { "role": "system", "content": "You are precise." }, { "role": "user", "content": "long context..." }, { "role": "assistant", "content": "..." }, { "role": "user", "content": "final question" } ], "maxTokens": 8000, "model": "claude-sonnet-4-6", "preserveSystem": true, "preserveLastN": 2, "strategy": "drop-oldest" }

Returns:

"messages": [...], "dropped": [...], "tokens": { "before": 12000, "after": 7800, "budget": 8000 }, "fit": true }

fit_messages always returns a structured result and never throws across the wire: if the budget is unreachable even after dropping all non-protected messages, you get fit: false with the partial result so the caller can decide what to do.

Why a separate MCP server

@mukundakatta/agentfit is a zero-dependency JavaScript library. This package wraps it as an MCP server so it's accessible from inside any MCP-aware AI assistant: ask Claude "how many tokens is this transcript?" or "trim this chat to 8k tokens preserving the system prompt and last 2 turns" and the assistant calls these tools directly.

Sibling MCP servers

Part of the agent-stack series, all @mukundakatta/*-mcp:

@mukundakatta/agentfit-mcp — *Fit it.* (this)
@mukundakatta/agentguard-mcp — *Sandbox it.*
@mukundakatta/agentsnap-mcp — *Test it.*
@mukundakatta/agentvet-mcp — *Vet it.*
@mukundakatta/agentcast-mcp — *Validate it.*

License

MIT

Agentfit

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

채팅 및 이메일 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Vexa

emailmd

MCP WhatsApp Cloud

제작자의 README

agentfit-mcp

Add to your client

Claude Desktop

Cursor

Cline / Windsurf / Zed

Tool examples

Why a separate MCP server

Sibling MCP servers

License