toon-parse-mcp

toon-parse MCP Server

mcp-name: io.github.ankitpal181/toon-parse-mcp

データをTOON（Token-Oriented Object Notation）に変換し、コードファイルから不要なコンテキストを取り除くことで、トークンの使用量を最適化する、特化型のModel Context Protocol（MCP）サーバーです。

概要

toon-parse-mcp MCP サーバーは、次の方法でAIエージェント（Cursor、Claude Desktopなど）の効率的な動作を支援します。

1. コードコンテキストの最適化：機能的な構造とドックストリングを保持しながら、コードファイルからコメントや冗長な空白を取り除きます。
2. データ形式の変換：JSON、XML、YAML、CSVの入力をコンパクトなTOON形式に変換して、トークンを節約します。
3. 必須の効率化プロトコル：LLMがトークンを節約するツールを優先するよう指示する、組み込みリソースです。

機能

ツール

• optimize_input_context(raw_input: str)：生のテキストデータ（JSON/XML/CSV/YAML）を処理し、最適化されたTOON形式で返します。
• read_and_optimize_file(file_path: str)：ローカルのコードファイルを読み込み、トークン使用量を最適化したバージョン（インラインコメントなし、空白を最小限に削減）を返します。

リソース

• protocol://mandatory-efficiency：LLMが最適化ツールを正しく使用するよう促す、厳格なシステム指示プロンプトを提供します。

インストール

pip install toon-parse-mcp

設定

Cursor

1. Cursorの設定を開き、MCPを選択します。
2. 「+ Add New MCP Server」をクリックします。
3. 名前：toon-parse-mcp
4. 種類：command
5. コマンド：python3 -m toon_parse_mcp.server（環境が有効になっていることを確認するか、Pythonの絶対パスを使用してください）

Windsurf

1. Cascadeツールバーのハンマーアイコンをクリックし、「Configure」を選択します。
2. または、~/.codeium/windsurf/mcp_config.jsonを直接編集します。
3. mcpServersオブジェクトに以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "toon-parse-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "toon_parse_mcp.server"]
    }
  }
}

Antigravity

1. エージェントパネルの右上にある「...」メニューからMCPストアを開きます。
2. 「Manage MCP Servers」→「View raw config」を選択します。
3. または、~/.gemini/antigravity/mcp_config.jsonを直接編集します。
4. mcpServersオブジェクトに以下を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "toon-parse-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "toon_parse_mcp.server"]
    }
  }
}

Claude Desktop

以下をclaude_desktop_config.jsonに追加します。

{
  "mcpServers": {
    "toon-parse-mcp": {
      "command": "python3",
      "args": ["-m", "toon_parse_mcp.server"]
    }
  }
}

使用方法

サーバーがアクティブになると、AIはoptimize_input_contextとread_and_optimize_fileツールを使用できるようになります。また、AIに「必須の効率化プロトコルを確認して」と依頼して、効率化プロトコルを参照することもできます。

テスト

テストスイートを実行するには、次の手順に従います。

1. テスト依存関係をインストールします。

   pip install -e ".[test]"
   

2. テストを実行します。

   pytest tests/
   

要件

• Python >= 3.10
• mcp >= 1.25.0
• toon-parse >= 2.4.3

ライセンス

MITライセンスの詳細については、LICENSEを参照してください。