Funciones de resumen MCP

Funciones de resumen

Resumen de texto inteligente para el Protocolo de Contexto Modelo

Características • Integración del agente de IA • Instalación • Uso

Descripción general

Un potente servidor MCP que ofrece funciones de resumen inteligentes mediante una arquitectura limpia y extensible. Desarrollado con TypeScript moderno y diseñado para una integración fluida con flujos de trabajo de IA.

Instalación

Instalación mediante herrería

Para instalar automáticamente las funciones de resumen para Claude Desktop a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install mcp-summarization-functions --client claude

npm i mcp-summarization-functions

Integración de agentes de IA

Este servidor MCP se desarrolló principalmente para mejorar el rendimiento y la fiabilidad de agentes de IA como Roo Cline y Cline. Aborda un desafío crítico en las operaciones de los agentes de IA: la gestión de ventanas de contexto.

Optimización de la ventana de contexto

Los agentes de IA a menudo encuentran situaciones en las que su ventana de contexto se llena rápidamente con grandes resultados provenientes de:

Resultados de la ejecución del comando
Lecturas del contenido del archivo
Listados de directorios
Respuestas de API
Mensajes de error y seguimientos de pila

Este servidor ayuda a mantener un uso eficiente del contexto mediante:

Proporcionar resúmenes concisos y relevantes en lugar de contenido completo
Almacenar contenido completo para referencia cuando sea necesario
Ofreciendo análisis enfocado en necesidades específicas (seguridad, superficie API, etc.)
Admite múltiples formatos de salida para una utilización óptima del contexto

Beneficios para los agentes de IA

Tasas de fallos reducidas : al evitar el desbordamiento de la ventana de contexto
Calidad de respuesta mejorada : mediante resúmenes centrados y relevantes
Eficiencia mejorada : manteniendo el contexto importante mientras se reduce el ruido
Mejor gestión de recursos : mediante el almacenamiento en caché y la recuperación de contenido inteligente
Integración flexible : compatibilidad con múltiples proveedores de IA y opciones de configuración

Aviso recomendado del agente de IA

Al integrarse con agentes de IA, incluya lo siguiente en las instrucciones de su agente:

# CONTEXT MANAGEMENT

You have access to summarization functions through the MCP server. These functions are NOT optional - you MUST use them for ALL potentially large outputs to prevent context overflow:

MANDATORY SUMMARIZATION:
- You MUST ALWAYS use summarization functions for:
    - ANY first time file reading operations (unless you are CERTAIN its small and you are going to edit it)
    - ALL command execution outputs
    - EVERY directory analysis
    - ANY API responses or error logs
    - ANY output that could be large

NEVER attempt to process raw output directly - ALWAYS use the appropriate summarization function:
• For commands: summarize_command
• For files: summarize_files
• For directories: summarize_directory
• For other text: summarize_text

ALWAYS utilize available features:
• Specify hints for focused analysis
• Choose appropriate output formats
• Use content IDs to access full details only when absolutely necessary

There is NO NEED to process perfect or complete output. Summarized content is ALWAYS preferred over raw data. When in doubt, use summarization.

Resumen en acción en el repositorio Ollama (resumen Flash de Gemini 2.0, agente Claude 3.5)

Características

Resumen de la salida del comando
Ejecutar comandos y obtener resúmenes concisos de su salida
Análisis del contenido de archivos
Resumir uno o varios archivos manteniendo la precisión técnica
Comprensión de la estructura de directorios
Obtenga descripciones generales claras de estructuras de directorios complejas
Soporte de modelos flexibles Utilice modelos de diferentes proveedores
Optimización del contexto del agente de IA Evite el desbordamiento de la ventana de contexto y mejore el rendimiento del agente de IA mediante un resumen inteligente

Configuración

El servidor admite múltiples proveedores de IA a través de variables de entorno:

Variables de entorno requeridas

PROVIDER : Proveedor de IA a utilizar. Valores admitidos: - ANTHROPIC : modelos Claude de Anthropic - OPENAI : modelos GPT de OpenAI - OPENAI-COMPATIBLE : API compatibles con OpenAI (p. ej., Azure) - GOOGLE : modelos Gemini de Google
API_KEY : clave API para el proveedor seleccionado

Variables de entorno opcionales

MODEL_ID : Modelo específico a utilizar (predeterminado: el modelo estándar del proveedor)
PROVIDER_BASE_URL : Punto final de API personalizado para proveedores compatibles con OpenAI
MAX_TOKENS : Máximo de tokens para las respuestas del modelo (valor predeterminado: 1024)
SUMMARIZATION_CHAR_THRESHOLD : Umbral de conteo de caracteres para determinar cuándo resumir (valor predeterminado: 512)
SUMMARIZATION_CACHE_MAX_AGE : Duración de la caché en milisegundos (valor predeterminado: 3600000 - 1 hora)
MCP_WORKING_DIR : directorio de respaldo para intentar encontrar archivos con rutas relativas desde

Configuraciones de ejemplo

# Anthropic Configuration
PROVIDER=ANTHROPIC
API_KEY=your-anthropic-key
MODEL_ID=claude-3-5-sonnet-20241022

# OpenAI Configuration
PROVIDER=OPENAI
API_KEY=your-openai-key
MODEL_ID=gpt-4-turbo-preview

# Azure OpenAI Configuration
PROVIDER=OPENAI-COMPATIBLE
API_KEY=your-azure-key
PROVIDER_BASE_URL=https://your-resource.openai.azure.com
MODEL_ID=your-deployment-name

# Google Configuration
PROVIDER=GOOGLE
API_KEY=your-google-key
MODEL_ID=gemini-2.0-flash-exp

Uso

Agregue el servidor a su archivo de configuración MCP:

{
		"mcpServers": {
				"MUST_USE_summarization": {
						"command": "node",
						"args": ["path/to/summarization-functions/build/index.js"],
						"env": {
								"PROVIDER": "ANTHROPIC",
								"API_KEY": "your-api-key",
								"MODEL_ID": "claude-3-5-sonnet-20241022",
                "MCP_WORKING_DIR": "default_working_directory"
						}
				}
		}
}

Funciones disponibles

El servidor proporciona las siguientes herramientas de resumen:

`summarize_command`

Ejecutar y resumir la salida del comando.

{
  // Required
  command: string,    // Command to execute
  cwd: string,       // Working directory for command execution
  
  // Optional
  hint?: string,      // Focus area: "security_analysis" | "api_surface" | "error_handling" | "dependencies" | "type_definitions"
  output_format?: string  // Format: "text" | "json" | "markdown" | "outline" (default: "text")
}

`summarize_files`

Resumir el contenido del archivo.

{
  // Required
  paths: string[],    // Array of file paths to summarize (relative to cwd)
  cwd: string,       // Working directory for resolving file paths
  
  // Optional
  hint?: string,      // Focus area: "security_analysis" | "api_surface" | "error_handling" | "dependencies" | "type_definitions"
  output_format?: string  // Format: "text" | "json" | "markdown" | "outline" (default: "text")
}

`summarize_directory`

Obtenga una descripción general de la estructura del directorio.

{
  // Required
  path: string,       // Directory path to summarize (relative to cwd)
  cwd: string,       // Working directory for resolving directory path
  
  // Optional
  recursive?: boolean,  // Whether to include subdirectories. Safe for deep directories
  hint?: string,       // Focus area: "security_analysis" | "api_surface" | "error_handling" | "dependencies" | "type_definitions"
  output_format?: string   // Format: "text" | "json" | "markdown" | "outline" (default: "text")
}

`summarize_text`

Resumir contenido de texto arbitrario.

{
  // Required
  content: string,    // Text content to summarize
  type: string,       // Type of content (e.g., "log output", "API response")
  
  // Optional
  hint?: string,      // Focus area: "security_analysis" | "api_surface" | "error_handling" | "dependencies" | "type_definitions"
  output_format?: string  // Format: "text" | "json" | "markdown" | "outline" (default: "text")
}

`get_full_content`

Recupere el contenido completo para un ID de resumen determinado.

{
  // Required
  id: string         // ID of the stored content
}

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

MCP-summarization-functions

Integrations