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.
Related MCP server: Datetime MCP Server
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 claudenpm i mcp-summarization-functionsIntegración 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 salidaAnálisis del contenido de archivos
Resumir uno o varios archivos manteniendo la precisión técnicaComprensión de la estructura de directorios
Obtenga descripciones generales claras de estructuras de directorios complejasSoporte 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 GoogleAPI_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 OpenAIMAX_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-expUso
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)