Context Optimizer MCP Server

🚀 Context Optimizer MCP Server

このModel Context Protocol (MCP)サーバーは、GitHub Copilot、Cursor AI、Claude DesktopなどのAIコーディングアシスタントにコンテキスト最適化ツールを提供し、大量のターミナル出力やファイルを処理する代わりに、ターゲットとなる情報を抽出できるようにします。

このMCPサーバーは、VS Code Copilot Context Optimizer拡張機能の進化版ですが、MCPをサポートするアプリケーション全体で互換性があります。

🚀 クイックスタート

1. グローバルにインストールする

npm install -g context-optimizer-mcp-server

2. 環境変数を設定する

（OS固有の指示については、docs/guides/usage.mdを参照）

export CONTEXT_OPT_LLM_PROVIDER="gemini"
export CONTEXT_OPT_GEMINI_KEY="your-gemini-api-key"
export CONTEXT_OPT_EXA_KEY="your-exa-api-key"
export CONTEXT_OPT_ALLOWED_PATHS="/path/to/your/projects"

3. MCPクライアント設定に追加する

claude_desktop_config.json（Claude Desktop）の "mcpServers" や、mcp.json（VS Code）の "servers" のように。

"context-optimizer": {
  "command": "context-optimizer-mcp"
}

OS固有の環境変数設定やAIアシスタントの設定を含む完全なセットアップ手順については、docs/guides/usage.md を参照してください。

✨ 主な機能

• 🔍 ファイル分析ツール (askAboutFile) - ファイルの全内容を読み込まずに特定の情報を抽出
• 🖥️ ターミナル実行ツール (runAndExtract) - コマンドを実行し、LLM分析を使用して関連情報を抽出
• ❓ フォローアップ質問ツール (askFollowUp) - 以前のターミナル実行に関する会話を続ける
• 🔬 調査ツール (researchTopic, deepResearch) - Exa.aiのAPIを使用してウェブ調査を行う
• 🔒 セキュリティコントロール - パス検証、コマンドフィルタリング、セッション管理
• 🔧 複数LLMサポート - Google Gemini、Claude（Anthropic）、OpenAIと互換性がある
• ⚙️ 環境変数構成 - システム環境変数を通じたAPIキー管理
• 🏗️ シンプルな構成 - 環境変数のみで、管理する設定ファイルはありません
• 🧪 包括的なテスト - 単体テスト、統合テスト、セキュリティ検証

📦 インストール

# グローバルにインストール
npm install -g context-optimizer-mcp-server

💻 使用例

基本的な使用法

# グローバルにインストール
npm install -g context-optimizer-mcp-server

# 環境変数の設定
export CONTEXT_OPT_LLM_PROVIDER="gemini"
export CONTEXT_OPT_GEMINI_KEY="your-gemini-api-key"
export CONTEXT_OPT_EXA_KEY="your-exa-api-key"
export CONTEXT_OPT_ALLOWED_PATHS="/path/to/your/projects"

# MCPクライアント設定に追加
"context-optimizer": {
  "command": "context-optimizer-mcp"
}

高度な使用法

# すべてのテストを実行（APIキーがない場合はLLM統合テストをスキップ）
npm test

# APIキーを使用して完全な統合テストを実行
# まず環境変数を設定する
export CONTEXT_OPT_LLM_PROVIDER="gemini"
export CONTEXT_OPT_GEMINI_KEY="your-gemini-key"
export CONTEXT_OPT_EXA_KEY="your-exa-key"
npm test  # これでLLM統合を含むすべてのテストが実行されます

# ウォッチモードで実行
npm run test:watch

📚 ドキュメント

すべてのドキュメントは docs/ ディレクトリに整理されています。

クイックリンク

• 始める：完全なセットアップ手順については、docs/guides/usage.md を参照
• ツールリファレンス：詳細なツールドキュメントについては、docs/tools.md をチェック
• トラブルシューティング：一般的な問題については、docs/guides/troubleshooting.md をチェック
• VS Codeセットアップ：VS Codeの構成については、docs/guides/vs-code-setup.md に従ってください

🔧 技術詳細

🎯 解決する問題

AIコーディングアシスタント（Copilot、Claude Code、Cursorなど）でこのようなことを経験したことはありませんか？

• 🔄 アシスタントが会話を圧縮/要約し続け、その過程でコンテキストの一部を失ってしまう。
• 🖥️ ターミナル出力がコンテキストを数百行で溢れさせ、アシスタントが必要なのは重要な情報だけです。
• 📄 大きなファイルがコンテキストを圧倒、アシスタントが必要なのは特定の1つのことを確認するだけです。
• ⚠️ 「コンテキスト制限に達しました」 というメッセージがワークフローを中断する。
• 🧠 アシスタントが会話の前半部分を「忘れる」 コンテキストオーバーフローのため。
• 😫 会話が長くなると推論の質が低下する。

根本的な原因：アシスタントが以下の場合

• ターミナルコマンドを実行した後、ビルド、テスト、リントなどの長いログを読む。
• 質問に答えるために大きなファイル（または複数のファイル）を全て読むが、必要なのはコード全体ではない。
• 何かをする方法を学ぶために、ウェブから複数のウェブページを読む。
• またはただ長い会話中。

アシスタントは次のいずれかを行います。

• 会話履歴の圧縮、要約、または切り捨てを開始する。
• 推論の質を低下させる。
• 以前のコンテキストや決定を追跡できなくなる。
• 焦点を失うため、役に立たなくなる。

解決策：

このサーバーは、MCP互換のアシスタントに専用ツールを提供し、必要な特定の情報のみを抽出し、チャットコンテキストをクリーンに保ち、データ管理ではなく生産的な問題解決に集中できるようにします。

📄 ライセンス

MITライセンス - 詳細については、LICENSEファイルを参照してください。

関連プロジェクト

• VS Code Copilot Context Optimizer – 元のVS Code拡張機能（コンパニオンプロジェクト）