Agent Context Optimizer MCP
Server Configuration
Describes the environment variables required to run the server.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
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
| Capability | Details |
|---|---|
| tools | {
"listChanged": false
} |
| prompts | {
"listChanged": false
} |
| resources | {
"subscribe": false,
"listChanged": false
} |
| experimental | {} |
Tools
Functions exposed to the LLM to take actions
| Name | Description |
|---|---|
| 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
| Name | Description |
|---|---|
No prompts | |
Resources
Contextual data attached and managed by the client
| Name | Description |
|---|---|
No resources | |
TDQS
Scored across 5 tools
Tools are mostly distinct: analyze_task recommends server combinations with token estimation, while estimate_context_usage specifically estimates context usage for a given set. optimize_server_set and suggest_minimal_set both aim to reduce server count but differ in starting point (existing vs. from scratch). There is slight overlap but descriptions clarify purposes.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern in snake_case (e.g., analyze_task, get_server_catalog). The naming is predictable and uniform, making it easy for an agent to understand the action and target.
With 5 tools, the server is well-scoped for its purpose of optimizing MCP server context. The number feels neither too sparse nor excessive, covering key functionalities without unnecessary bloat.
The tool surface covers the core workflow: analyzing tasks, estimating context, getting catalog, and optimizing server sets. A minor gap is the lack of a tool to directly apply or save the optimization, but as an advisor, it is sufficiently complete.