Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
MCP server and proxy that compresses LLM prompts, tool output, and replies to cut token cost.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"llmtrim": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llmtrim/cli",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add llmtrim -- npx -y @llmtrim/cli mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"llmtrim": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llmtrim/cli",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"llmtrim": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@llmtrim/cli",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub fkiene ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.13.4) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
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.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo