Rlm Tools

🚀 RLM Tools

AIコーディングエージェントは、コードを読むだけで多くのトークン予算を消費しており、コードについての推論にはあまり使われていません。各grep、ファイル読み取り、およびglob結果はすべて会話に流し込まれます。大規模なコードベースでは、コンテキスト（およびコスト）の25 - 35％が、モデルが見る必要のない生データに費やされています。

RLM Toolsは、エージェントにコードを探索するための永続的なサンドボックスを提供します。データはサーバー側に留まり、結論だけが返されます。

# 1行でインストール (Claude Code)
claude mcp add rlm-tools -- uvx rlm-tools

# またはCodex
codex mcp add rlm-tools -- uvx rlm-tools

以上です。エージェントは自動的にサンドボックスを探索に使用します。設定やプロンプトの変更は必要ありません。

🚀 クイックスタート

インストール

# 1行でインストール (Claude Code)
claude mcp add rlm-tools -- uvx rlm-tools

# またはCodex
codex mcp add rlm-tools -- uvx rlm-tools

使い方

インストール後、エージェントは自動的にサンドボックスを探索に使用します。設定やプロンプトの変更は必要ありません。

✨ 主な機能

コンテキストの削減

通常のコーディングワークフローでは、25 - 35％のコンテキスト削減が可能です。これは、エージェントがコンテキスト制限に達する前に約40 - 50％多くのコードを探索できることを意味します。

サンドボックスによる効率的な探索

エージェントはサーバー側のPythonサンドボックスで探索を実行し、データはサンドボックスメモリに留まります。必要な情報だけがコンテキストに入ります。

📦 インストール

1行でのインストール

# Claude Code
claude mcp add rlm-tools -- uvx rlm-tools

# Codex
codex mcp add rlm-tools -- uvx rlm-tools

その他のインストール方法

{
  "mcpServers": {
    "rlm-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["rlm-tools"]
    }
  }
}

uvx rlm-tools

git clone https://github.com/stefanoshea/rlm-tools.git
cd rlm-tools
uv sync
uv run rlm-tools

💻 使用例

基本的な使用法

RLM Toolsを使用しない場合 — エージェントがimport UIKitをgrepすると、500件の一致結果がコンテキストに流し込まれます。10個のファイルを読み取り、そのすべての内容がトークンとして消費されます。コンテキストウィンドウがいっぱいになり、エージェントは何をしていたかを忘れてしまいます。

RLM Toolsを使用する場合 — エージェントはサーバー側のPythonサンドボックスで同じ探索を実行します。データはサンドボックスメモリに留まり、print()の出力だけがコンテキストに入ります。

matches = grep("import UIKit")
by_module = {}
for m in matches:
    module = m["file"].split("/")[0]
    by_module.setdefault(module, []).append(m)
for module, ms in sorted(by_module.items(), key=lambda x: -len(x[1]))[:5]:
    print(f"{module}: {len(ms)} files")

500行のgrep結果が5行の要約になります。エージェントは必要な情報だけを見ることができます。

📚 ドキュメント

現実世界での影響

典型的なコーディングワークフローでは、25 - 35％のコンテキスト削減が可能です。重い探索タスク（多数のファイルの読み取り、広範な検索）では、節約効果はさらに大きくなります。

完全なベンチマーク方法と再現手順:

仕組み

3つのMCPツールがすべてのAPIです。

サンドボックスは組み込みのヘルパーを提供します。

• read_file(path) / read_files(paths) — ファイルを変数に読み込む（呼び出し間でキャッシュされる）
• grep(pattern) / grep_summary(pattern) / grep_read(pattern) — 検索
• glob_files(pattern) — パターンでファイルを検索する
• tree(path, max_depth) — ディレクトリ構造
• llm_query(prompt, context) — サブLLM分析（オプション、APIキーが必要）

変数はセッション内のrlm_execute呼び出し間で保持されます。エージェントは段階的に理解を深めることができます — 検索、フィルタリング、読み取り、分析 — 中間データがコンテキストウィンドウに触れることはありません。

互換性

RLM Toolsは標準のMCPサーバーです。任意のMCP互換クライアントと互換性があります。Claude Code、Codex、Cursorなど。

設定

.env.exampleを.envにコピーしてカスタマイズします。すべての設定はオプションです — RLM Toolsはゼロ設定でそのまま使用できます。

核心的な探索機能（読み取り、grep、glob、tree）にはAPIキーは必要ありません。オプションのllm_query()ヘルパーは、サンドボックス内でセマンティック分析のためにAnthropic APIを呼び出します — これがAPIキーを必要とする唯一の機能です。

セキュリティ

サンドボックスは読み取り専用で制限されています。

• インポート: 安全な標準ライブラリのみ (re, json, collections, mathなど)
• 組み込み関数: exec、eval、compile、__import__、breakpointをブロック
• ファイルアクセス: 読み取り専用、セッションディレクトリにスコープされ、パストラバーサルがブロックされる
• 実行: 呼び出しごとに設定可能なタイムアウト（デフォルト30秒）
• レート制限: セッションごとに設定可能な最大呼び出し数

背景

RLM ToolsはRLMスタイルの探索ループを実装しています。生データをツール側のメモリに保持し、コンパクトな出力のみをモデルに送信します。Model Context Protocolに基づいて構築されています。

開発

git clone https://github.com/stefanoshea/rlm-tools.git
cd rlm-tools
uv sync --dev
pytest tests

比較ベンチマークを実行する（ローカルプロジェクトのチェックアウトが必要）:

RLM_EVAL_PROJECT_PATH=/path/to/project pytest evals -q -s

📄 ライセンス

MIT