MCP要約関数

要約機能

モデルコンテキストプロトコルのためのインテリジェントなテキスト要約

概要

クリーンで拡張性の高いアーキテクチャを通じて、インテリジェントな要約機能を提供する強力なMCPサーバー。最新のTypeScriptで構築され、AIワークフローとのシームレスな統合を実現するように設計されています。

インストール

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop の要約関数を自動的にインストールするには:

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

npm i mcp-summarization-functions

AIエージェント統合

このMCPサーバーは、Roo ClineやClineといったAIエージェントのパフォーマンスと信頼性を向上させるために開発されました。AIエージェントの運用における重要な課題であるコンテキストウィンドウ管理に対処します。

コンテキストウィンドウの最適化

AI エージェントは、次のような大量の出力でコンテキストウィンドウが急速にいっぱいになる状況に頻繁に遭遇します。

コマンド実行結果
ファイル内容の読み取り
ディレクトリリスト
APIレスポンス
エラーメッセージとスタックトレース

このサーバーは、次の方法で効率的なコンテキストの使用を維持するのに役立ちます。

完全な内容ではなく、簡潔で関連性のある要約を提供する
必要なときに参照できるように完全なコンテンツを保存する
特定のニーズ (セキュリティ、API サーフェスなど) に基づいた集中的な分析を提供します。
最適なコンテキスト利用のために複数の出力形式をサポート

AIエージェントのメリット

障害率の低減:コンテキストウィンドウのオーバーフローを防止することで
回答の質の向上：焦点を絞った関連性の高い要約を通じて
効率の向上：重要なコンテキストを維持しながらノイズを削減
より優れたリソース管理：インテリジェントなコンテンツのキャッシュと取得を通じて
柔軟な統合:複数のAIプロバイダーと構成オプションをサポート

推奨AIエージェントプロンプト

AI エージェントと統合する場合は、エージェントの指示に次の内容を含めます。

# 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.

Ollama リポジトリでの要約の実行 (Gemini 2.0 Flash 要約、Claude 3.5 エージェント)

代替テキスト

特徴

コマンド出力の要約
コマンドを実行し、その出力の簡潔な要約を取得します
ファイルコンテンツ分析
技術的な正確さを維持しながら、単一または複数のファイルを要約します
ディレクトリ構造の理解
複雑なディレクトリ構造の概要を明確に把握
柔軟なモデルサポートさまざまなプロバイダーのモデルを使用
AIエージェントのコンテキスト最適化コンテキストウィンドウのオーバーフローを防ぎ、インテリジェントな要約によりAIエージェントのパフォーマンスを向上

構成

サーバーは環境変数を通じて複数の AI プロバイダーをサポートします。

必要な環境変数

PROVIDER : 使用するAIプロバイダー。サポートされる値: - ANTHROPIC - AnthropicのClaudeモデル - OPENAI - OpenAIのGPTモデル - OPENAI-COMPATIBLE - OpenAI互換API（Azureなど） - GOOGLE - GoogleのGeminiモデル
API_KEY : 選択したプロバイダーのAPIキー

オプションの環境変数

MODEL_ID : 使用する特定のモデル（デフォルトはプロバイダーの標準モデル）
PROVIDER_BASE_URL : OpenAI互換プロバイダーのカスタムAPIエンドポイント
MAX_TOKENS : モデルレスポンスの最大トークン数（デフォルト: 1024）
SUMMARIZATION_CHAR_THRESHOLD : 要約する文字数のしきい値（デフォルト: 512）
SUMMARIZATION_CACHE_MAX_AGE : キャッシュ期間（ミリ秒）（デフォルト: 3600000 - 1時間）
MCP_WORKING_DIR - 相対パスでファイルを探すためのフォールバックディレクトリ

構成例

# 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

使用法

サーバーを MCP 構成ファイルに追加します。

{
		"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"
						}
				}
		}
}

利用可能な機能

サーバーは次の要約ツールを提供します。

`summarize_command`

コマンド出力を実行して要約します。

{
  // 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`

ファイルの内容を要約します。

{
  // 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`

ディレクトリ構造の概要を取得します。

{
  // 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`

任意のテキストコンテンツを要約します。

{
  // 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`

指定されたサマリー ID の完全なコンテンツを取得します。

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

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

You must be authenticated.

security – no known vulnerabilities

license - permissive license

quality - confirmed to work

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

クリーンで拡張可能なアーキテクチャにより、インテリジェントな要約機能を提供します。主に、大きなファイルによってコンテキストウィンドウが占有されてしまうような大規模リポジトリにおけるAIエージェントの問題を解決するために構築されています。

Related MCP Servers

Claude Chunks
vetlefo
A
security
F
license
A
quality
An MCP server that intelligently chunks large documents for Claude, enabling efficient context-aware processing and summary generation for enhanced document comprehension.
Last updated -
12
JavaScript
MCP Server
kabir-ti
-
security
F
license
-
quality
The MCP Server integrates APIs from the Youtube-Summarizer as tools within the MCP protocol, allowing for local AI application interaction and tool utilization through natural language queries.
Last updated -
Python
Youtube-Summarizer MCP Server
trilogy-group
-
security
F
license
-
quality
Enables AI applications to integrate with YouTube-Summarizer's APIs through the MCP protocol, offering local tool-based interaction for summarizing YouTube content.
Last updated -
1
Python
mcp-summarizer
0xshellming
A
security
F
license
A
quality
MCP Server for AI Summarization, Support for multiple content types: * Plain text * Web pages * PDF documents * EPUB books * HTML content
Last updated -
1
9
9
JavaScript

View all related MCP servers

MCP-summarization-functions