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ai-optimizer

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ローカル
github.com/shivam-app-developers開発ツール021 週間前に更新

ai-optimizer について

AI Token Optimizerは、コーディングエージェント向けにファイル、検索、診断結果からフレームワーク由来のノイズを除くMCPサーバーです。検出したプロジェクトに応じてルールを適用し、.gitignoreを含む除外設定を反映して、モデルに渡すコンテキストを減らします。

主な機能

  1. 01フレームワークに応じたファイル除外と行範囲取得
  2. 02除外設定を反映したファイル一覧と検索
  3. 03LSP診断と絞り込んだコード表示
  4. 04LSPによるシンボル検索
  5. 05ターミナル出力の整理と節約量の記録

活用シーン

  1. 01生成ファイルや不要なファイルの読み込み回避
  2. 02除外設定を反映したプロジェクト検索
  3. 03コードの一部を添えた診断の確認
  4. 04検出されたフレームワークと累計節約量の確認

MCP 対応

MCPサーバーとして、MCP対応のコーディングエージェントに最適化されたファイル、ディレクトリ、検索、診断、ステータス用ツールを提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"shivam-app-developers-ai-optimizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ai-optimizer/core"
],
"env": {
"AI_OPTIMIZER_LICENSE": "<AI_OPTIMIZER_LICENSE>",
"AI_OPTIMIZER_LSP": "<AI_OPTIMIZER_LSP>",
"AI_OPTIMIZER_TELEMETRY": "<AI_OPTIMIZER_TELEMETRY>"
}
}
}
}
起動コマンドnpx -y @ai-optimizer/core
設定が必要な環境変数
AI_OPTIMIZER_LICENSEシークレットEd25519 JWT license key. Unlocks Pro/Team packs; free tier needs no key.
AI_OPTIMIZER_LSPSet to 0 to disable the LSP bridge (optimized_diagnostics).
AI_OPTIMIZER_TELEMETRYSet to 'on' to enable anonymous opt-in telemetry. Off by default.

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@ai-optimizer/core0.1.0

ツール

11

掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新

パラメーター型必須説明
pathstringはいプロジェクトルートからの相対ファイルパス
endLineintegerいいえ1 始まりの終了行(含む)
startLineintegerいいえ1 始まりの開始行(含む)

詳細

AI Token Optimizer

フレームワークを考慮したコンテキスト最適化により、AI コーディングエージェントのトークン使用量を 60~80% 削減する MCP サーバーです。

CI CodeQL npm License: MIT

AI コーディングエージェントは、15 行だけ必要なときでもファイル全体を読み込みます。*.g.dart、 R.java、node_modules/、dist/ をコンテキストに読み込み、次のターンでも同じことを繰り返します。 AI Token Optimizer は、Model Context Protocol サーバーです。ツール呼び出しをインターセプトし、フレームワーク由来のノイズをモデルに 届く 前に 取り除きます。

MCP に対応するあらゆるツールで動作します:Claude Code、Cursor、Cline、Continue、Zed、 JetBrains AI、GitHub Copilot agent mode、Antigravity、Windsurf、OpenAI Codex CLI。

クイックスタート

npm install -g @ai-optimizer/core

次に、エージェントの接続先として ai-optimizer の stdio サーバーを指定します。Claude Code の場合は、 ~/.claude/settings.json に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "ai-optimizer": {
      "command": "ai-optimizer"
    }
  }
}

または、設定を自動生成し、削減量をプレビューします:

npx @ai-optimizer/init
# "we'd skip 47 files, ~14K tokens/session, ~$0.42/session at Sonnet pricing"

エージェントごとの詳しい設定(Cursor など)、LSP のインストール、確認手順については、 packages/core/README.md をご覧ください。

機能

エージェントが組み込みのファイル/ディレクトリ/エラー読み取り機能の代わりに使うツールを登録します:

ツール削減する内容
optimized_read_fileフレームワークに応じた除外と、オプションの行範囲指定
optimized_list_files除外グロブ(および .gitignore)を適用しながらツリーを走査
optimized_grep除外フィルターを適用した範囲内でコンテンツを検索
optimized_diagnostics適切な LSP を起動し、エラーと限定的なコード範囲を返す
read_symbolファイル全体の読み取りの代わりに LSP の workspace/symbol を使用(Pro/LSP)
strip_bash_noiseANSI、npm/maven/gradle の進捗表示、JVM の警告を除去
optimizer_status検出されたフレームワーク、有効なパック、累計のトークン削減量

プロジェクトの種類が検出されると(例:pyproject.toml による Python の検出)、該当する パックの除外ルールが自動的に有効になります。さらに .gitignore も適用されます。

プラン

無料(MIT コア)Pro($9/月)Team($29/シート)
フレームワークパックPython, JS/TS+ React, Flutter, Java, Kotlin, Go, Rust, C#, Swift, Ruby, Elixir, PHP, SolidityPro のすべてのパック
履歴の圧縮—✓✓
スケジューラー(claude -p cron)—✓+ プロバイダー間のワークスティーリング
監査ログ + シークレットの秘匿化 + ポリシー——✓

PRICING.md を参照してください。動作の変更やデータ共有を伴う機能 (スケジューラー、ワークスティーリング、テレメトリー)はデフォルトでオフになっており、明示的な オプトインが必要です。表示のみの機能(金額換算した節約額)はデフォルトでオンです。

モノレポの構成

パッケージ用途公開状況
packages/coreMCP サーバー + 無料パックnpm(MIT)
packages/initnpx @ai-optimizer/init の設定 + 節約額のプレビューnpm
packages/sdkdefinePack プラグイン SDKnpm
packages/context-mode-import.contextmode 設定のインポートnpm
packages/proPro/Team パック + スケジューラー + 監査非公開
apps/landing, apps/dashboard, apps/vscode-extension, apps/license-serverサイト、ローカルダッシュボード、IDE ウィジェット、ライセンス発行非公開
tools/pack-benchパック品質のベンチマークハーネス非公開

アーキテクチャの詳細:ARCHITECTURE.md。

開発

npm install            # at repo root (workspaces)
npm run build          # build all packages
npm test               # run all test suites

セキュリティ

設計上、ローカルのみで動作します。ネットワーク通信はライセンス検証のみです。脆弱性は SECURITY.md に従って報告してください。

ライセンス

コアエンジンは MIT ライセンスです。詳細は LICENSE を参照してください。Pro/Team パックはプロプライエタリです。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。