ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

llmtrim

โดย fkieneรุ่น 0.13.4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.fkiene/llmtrim

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server and proxy that compresses LLM prompts, tool output, and replies to cut token cost.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

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 mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub fkiene ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7246 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 39% ของอีก 7246 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7246 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

llmtrim ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.13.4) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

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


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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx