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Glama
AiAgentKarl

Agent Context Optimizer MCP

by AiAgentKarl
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Local

Server Configuration

Describes the environment variables required to run the server.

NameRequiredDescriptionDefault

No arguments

Instructions

Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.

This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.

Capabilities

Features and capabilities supported by this server

Protocol revision2025-11-25

CapabilityDetails
tools
{
  "listChanged": false
}
prompts
{
  "listChanged": false
}
resources
{
  "subscribe": false,
  "listChanged": false
}
experimental
{}

Tools

Functions exposed to the LLM to take actions

NameDescription
analyze_taskA

Analysiere eine Aufgabe und empfehle die optimale Server-Kombination.

Bestimmt welche MCP-Server für eine Aufgabe relevant sind, schätzt den Token-Verbrauch und gibt Empfehlungen zur Context-Optimierung.

Args: task_description: Beschreibung der Aufgabe (z.B. "Check SOL token safety")

estimate_context_usageA

Schätze den Context-Window-Verbrauch einer Server-Kombination.

Hilft zu verstehen wie viel Context-Budget eine bestimmte Kombination von MCP-Servern verbraucht.

Args: server_names: Liste von Server-Namen (z.B. ["solana", "weather"])

get_server_catalogA

Vollständiger Katalog aller bekannten MCP-Server mit Kategorien.

Zeigt alle Server, ihre Kategorien, Tool-Anzahl und geschätzten Token-Verbrauch.

optimize_server_setA

Optimiere eine bestehende Server-Kombination für eine Aufgabe.

Analysiert welche der aktuell geladenen Server für die Aufgabe nötig sind und welche entfernt werden können.

Args: current_servers: Aktuell geladene Server-Namen task_description: Was soll erledigt werden

suggest_minimal_setC

Empfehle die minimale Server-Kombination für maximale Effizienz.

Gibt die absolut kleinste Menge an Servern zurück die für eine Aufgabe benötigt werden — für maximale Context-Effizienz.

Args: task_description: Beschreibung der Aufgabe

Prompts

Interactive templates invoked by user choice

NameDescription

No prompts

Resources

Contextual data attached and managed by the client

NameDescription

No resources

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