Context7
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作者提供的说明(英文原文)
Standalone MCP server with PASH compression. Saves ~87% LLM tokens via dynamic tool registration.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
作者没有在注册中心列出安装信息。请查看下方作者的 README。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日
注册名称已通过 GitHub 账户 AkynZH 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.0)于5个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
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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.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
Standalone MCP Server with PASH Compression (Phoenix Architecture)
Этот проект представляет собой минимальный, production-ready Model Context Protocol (MCP) сервер, извлеченный из экосистемы Felix. Он разработан для предоставления внешних инструментов (Cursor, Claude Desktop и др.) с максимальной экономией токенов благодаря встроенному PASH-сжатию.
mcp_engines и загрузка инструментов из manifest.json.stdio с конфигурацией через .env.Для разработчиков, вносящих изменения в серверную часть (sse_server.py, тесты): строго соблюдайте паттерн [Surgical Process Cleanup by Port](docs/RUNTIME_SAFETY.md). Глобальное убийство процессов (taskkill /IM) категорически запрещено, так как оно обрывает агентскую сессию.
Felix MCP Standalone is a self-contained product. It shares principles, not code with the internal Felix core (C:\Users\53\Felix).
src/product_judge.py) is an independent implementation of deterministic validation. It shares the principle of "structural validation before output" with the internal Mirror Forge Synthesis, but has zero shared code by design. This is intentional technical debt prevention.Why this matters: When you install this package, you get a complete, autonomous system. No hidden dependencies on internal infrastructure.
git clone https://github.com/AkynZH/pash-mcp-server.git
cd pash-mcp-server pip install -e .
Скопируйте .env.example в .env и настройте пути:
MCP_ENGINES_DIR=./mcp_engines
LOG_LEVEL=INFO PASH_MIN_THRESHOLD=500
Создайте директорию mcp_engines и поместите в неё подпапки с manifest.json и исполняемыми файлами ваших MCP-серверов.
python server.py
Сервер запустится в режиме stdio и будет готов к подключению через совместимые клиенты (например, Claude Desktop).
pash-mcp-server/
├── server.py # Точка входа (FastMCP) ├── src/ │ ├── config.py # Pydantic-конфигурация │ ├── router.py # Сканер и JSON-RPC прокси │ └── compressor.py # Ядро PASH-сжатия ├── config/ │ └── manifest.example.json # Пример манифеста └── tests/ # Изолированные тесты
This repository serves as the cognitive core designed to be paired with an interface like Odysseus.
*We believe in shipping what works and clearly labeling what is being built.*
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