Context Optimizer MCP Server

🚀 上下文優化器MCP服務器

這是一個模型上下文協議（MCP）服務器，為包括GitHub Copilot、Cursor AI、Claude Desktop等在內的AI編碼助手提供上下文優化工具。藉助該服務器，這些助手能夠提取目標信息，避免處理大量終端輸出和文件而浪費上下文資源。

此MCP服務器是 VS Code Copilot上下文優化器擴展 的升級版，具備跨MCP支持應用的兼容性。

🚀 快速開始

1. 全局安裝

npm install -g context-optimizer-mcp-server

2. 設置環境變量

（具體操作系統的設置說明請參考 docs/guides/usage.md）

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. 添加到MCP客戶端配置

例如，在 claude_desktop_config.json（Claude Desktop） 中的 "mcpServers" 或 mcp.json（VS Code） 中的 "servers" 裡添加：

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

如需完整的設置說明，包括特定操作系統的環境變量配置和AI助手設置，請參考 docs/guides/usage.md。

✨ 主要特性

• 🔍 文件分析工具 (askAboutFile)：無需加載整個文件內容，即可從中提取特定信息。
• 🖥️ 終端執行工具 (runAndExtract)：執行命令並通過大語言模型（LLM）分析提取相關信息。
• ❓ 後續問題工具 (askFollowUp)：繼續關於之前終端執行的對話。
• 🔬 研究工具 (researchTopic, deepResearch)：通過Exa.ai的API進行網絡研究。
• 🔒 安全控制：包括路徑驗證、命令過濾和會話管理。
• 🔧 多LLM支持：支持Google Gemini、Claude（Anthropic）和OpenAI。
• ⚙️ 環境變量配置：通過系統環境變量管理API密鑰。
• 🏗️ 簡單配置：僅需設置環境變量，無需管理配置文件。
• 🧪 全面測試：包含單元測試、集成測試和安全驗證。

📦 安裝指南

全局安裝

npm install -g context-optimizer-mcp-server

設置環境變量

請參考 docs/guides/usage.md 進行特定操作系統的環境變量設置。

添加到MCP客戶端配置

在相應的配置文件中添加服務器配置。

💻 使用示例

基礎用法

# 安裝服務器
npm install -g context-optimizer-mcp-server

# 設置環境變量
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"

# 添加到MCP客戶端配置
# 在claude_desktop_config.json或mcp.json中添加如下配置
"context-optimizer": {
  "command": "context-optimizer-mcp"
}

高級用法

# 運行所有測試（無API密鑰時跳過LLM集成測試）
npm test

# 使用API密鑰運行完整集成測試
# 先設置環境變量
export CONTEXT_OPT_LLM_PROVIDER="gemini"
export CONTEXT_OPT_GEMINI_KEY="your-gemini-key"
export CONTEXT_OPT_EXA_KEY="your-exa-key"
npm test  # 現在運行包括LLM集成在內的所有測試

# 以監視模式運行測試
npm run test:watch

📚 詳細文檔

所有文檔都組織在 docs/ 目錄下：

快速鏈接

• 開始使用：查看 docs/guides/usage.md 獲取完整設置說明。
• 工具參考：查看 docs/tools.md 獲取詳細的工具文檔。
• 故障排除：查看 docs/guides/troubleshooting.md 解決常見問題。
• VS Code設置：遵循 docs/guides/vs-code-setup.md 進行VS Code配置。

🔧 技術細節

解決的問題

你是否在使用AI編碼助手（如Copilot、Claude Code或Cursor）時遇到過以下情況？

• 🔄 助手不斷壓縮/總結對話，在此過程中丟失部分上下文。
• 🖥️ 終端輸出用數百行內容淹沒上下文，而助手只需要關鍵信息。
• 📄 大文件使上下文不堪重負，而助手只需要檢查一個特定的內容。
• ⚠️ “達到上下文限制” 消息中斷你的工作流程。
• 🧠 助手因上下文溢出而“忘記”對話的早期部分。
• 😫 長時間對話時推理質量下降。

根本原因：當你的助手：

• 在執行終端命令後，讀取構建、測試、代碼檢查等過程中的長日誌。
• 為了回答一個問題而完整讀取一個（或多個）大文件，而實際上並不需要整個代碼。
• 從網絡上讀取多個網頁來搜索一個主題，以學習如何做某件事。
• 或者只是在長時間對話中。

助手可能會：

• 開始壓縮、總結或截斷對話歷史。
• 降低推理質量。
• 失去對早期上下文和決策的跟蹤。
• 由於失去焦點而變得不那麼有用。

解決方案： 此服務器為任何MCP兼容的助手提供專門的工具，僅提取你需要的特定信息，使你的聊天上下文保持簡潔，專注於解決實際問題，而非數據管理。

📄 許可證

本項目採用MIT許可證，詳情請參閱 LICENSE 文件。

相關項目

• VS Code Copilot上下文優化器 – 原始的VS Code擴展（配套項目）