Toon MCP

🚀 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にLLMのトークン使用量を 50-70% 削減します。

🚀 クイックスタート

このサーバーは、TOONエンコーディングを用いてLLMのトークン使用量を大幅に削減できます。以下のセクションでは、インストール方法や使用例などの詳細を説明します。

✨ 主な機能

• TOON形式を使用してLLMのトークン使用量を50 - 70%削減し、コストを節約します。
• 複数のデータ形式（JSON、CSV、TSV、XML、HTMLテーブル、YAML）をTOON形式に変換できます。
• 提供されるツール（toon_encode, toon_decode, toon_analyze, toon_optimize_prompt）を使ってデータを操作できます。

📦 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

その後、MCP設定に追加します。

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

Claude Code Skillとしてのインストール

# スキルをダウンロード
curl -o ~/.claude/skills/toon.md https://raw.githubusercontent.com/elminson/toon-mcp/main/skills/toon.md

その後、Claude Codeで /toon を使用します。

💻 使用例

Claude Desktop/Code (MCP付き)

Claudeにツールを使用するように依頼するだけです。

• "このJSONをTOONにエンコードして: [...]"
• "このデータをTOONに変換した場合の節約額を分析して"
• "このプロンプトをトークン効率のために最適化して"

プログラム的使用 (Node.js)

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

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

// 統計情報を取得
const json = JSON.stringify(data);
const stats = ToonEncoder.getStats(json, toon);
console.log(stats.savings.percent); // "64.5%"

// デコード
const decoded = ToonEncoder.decode(toon);

📚 詳細ドキュメント

利用可能なツール

toon_encode

データをTOON形式に変換します。

サポートされる形式: JSON, CSV, TSV, XML, HTMLテーブル, YAML

入力: [{"name":"Alice","age":30},{"name":"Bob","age":25}]
出力: [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、潜在的なトークン/コスト節約を表示します。

toon_optimize_prompt

プロンプト内のデータセクションを見つけ、自動的にTOONに変換します。

ベンチマーク

OpenAI GPT-4o-miniでテストしました。

大規模でのコスト節約

TOONを使用するタイミング

✅ 最適なシナリオ:

• 同じ構造を持つ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、データベース結果
• LLMに送信する大規模なデータセット
• 大規模でのコスト最適化

⚠️ 効果が低いシナリオ:

• 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）
• 多くの一意のフィールド構造を持つデータ

🤝 コントリビュート

プルリクエストを歓迎します！変更については、まずイシューを開いて議論してください。

📄 ライセンス

MIT