Toon Token Optimizer

TOON MCP Server

**TOON（Token-Oriented Object Notation）エンコーディング用のMCP（Model Context Protocol）サーバーです。構造化データを送信する際のLLMトークン使用量を50～70%**削減できます。

TOONとは？

TOONは、LLMへの入力に最適化されたコンパクトなデータ形式です。オブジェクトごとにフィールド名を繰り返す代わりに、ヘッダーベースの形式を使用します。

JSON（1041トークン）：

[
  {"id": 1, "name": "Product A", "price": 99.99},
  {"id": 2, "name": "Product B", "price": 149.99}
]

TOON（389トークン）：

[id,name,price]
1,Product A,99.99
2,Product B,149.99

結果：トークンを62%削減＝コストを62%節約

インストール

クイックスタート（npx - インストール不要）

MCP設定に追加します。

Claude Desktop（~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

{
  "mcpServers": {
    "toon": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "toon-mcp-server"]
    }
  }
}

Claude Code（~/.claude/settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "toon": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "toon-mcp-server"]
    }
  }
}

グローバルインストール

npm install -g toon-mcp-server

続いて、MCP設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "toon": {
      "command": "toon-mcp"
    }
  }
}

Claude Codeスキルとして

# Download the skill
curl -o ~/.claude/skills/toon.md https://raw.githubusercontent.com/elminson/toon-mcp/main/skills/toon.md

続いて、Claude Codeで/toonを使用します。

利用可能なツール

toon_encode

データをTOON形式に変換します。

対応形式： JSON、CSV、TSV、XML、HTMLテーブル、YAML

Input: [{"name":"Alice","age":30},{"name":"Bob","age":25}]
Output: [name,age]
        Alice,30
        Bob,25

toon_decode

TOONをJSONに戻します。

toon_analyze

データを分析し、トークン数やコストの削減見込みを表示します。

toon_optimize_prompt

プロンプト内のデータ部分を見つけ、自動的にTOONに変換します。

使用例

Claude Desktop／Codeで使用する（MCPを利用）

Claudeにツールを使うよう依頼するだけです。

• 「このJSONをTOONにエンコードして：[... ]」
• 「このデータをTOONに変換すると、どれくらい節約できるか分析して」
• 「トークン効率が上がるように、このプロンプトを最適化して」

プログラムから使用する（Node.js）

const { ToonEncoder } = require('toon-mcp-server/src/toon-encoder');

// Encode
const data = [
  { id: 1, name: 'Test', price: 99.99 },
  { id: 2, name: 'Test 2', price: 149.99 },
];
const toon = ToonEncoder.encode(data);

// Get stats
const json = JSON.stringify(data);
const stats = ToonEncoder.getStats(json, toon);
console.log(stats.savings.percent); // "64.5%"

// Decode
const decoded = ToonEncoder.decode(toon);

ベンチマーク

OpenAI GPT-4o-miniでテスト済みです。

データセットのサイズ	JSONトークン数	TOONトークン数	削減率
5件	383	192	49.9%
20件	1,394	530	62%
50件	3,412	1,204	64.7%
100件	6,800	2,400	約65%

大規模利用時のコスト削減

利用量	GPT-4o-mini	GPT-4o	Claude Sonnet
100万リクエスト	$489節約	$8,158節約	$9,789節約
1,000万リクエスト	$4,890節約	$81,580節約	$97,890節約

TOONを使う場面

✅ 最適な用途：

• 同じ構造のオブジェクトの配列（テーブル、リスト、レコード）
• APIレスポンス、データベースの検索結果
• LLMに送信する大規模なデータセット
• 大規模利用時のコスト最適化

⚠️ 効果が低い用途：

• 深くネストされた、不均一なデータ
• 小さなペイロード（5件未満）
• 独自のフィールド構造が多数あるデータ

コントリビューション

プルリクエストを歓迎します。変更内容について話し合うため、まずissueを作成してください。

ライセンス

MIT