OpenCode 用のコンテキスト最適化サーバー。LLMLingua-2 で LLM プロンプトを圧縮し、タスクプロトコルを注入し、2nd Brain 知識グラフを提供します。
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│ OpenCode │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────────────────┐ │
│ │ Plugin │ │ MCP Client │ │
│ │ (hooks) │ │ (tools) │ │
│ └──────┬───────┘ └────────────┬─────────────┘ │
│ │ │ │
└─────────┼───────────────────────┼────────────────┘
│ │
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│ Compressor │ │ MCP Server │
│ LLMLingua-2│ │ + HTTP API │
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│ │
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│ @cerebro/core │
│ compressor · task-injector · brain │
└────────────────────────────────────┘Package | Description |
| 圧縮エンジン、タスクインジェクター、ブレインエンジン、メトリクス |
| ダッシュボード用 MCP stdio サーバー + HTTP API |
| OpenCode プラグイン（メッセージ圧縮 + タスク注入） |
| Vite + React + Tailwind のダッシュボード UI |
Related MCP server: ContextStream MCP Server
# Install dependencies
pnpm install
# Approve native builds (onnxruntime-node)
pnpm approve-builds
# Run tests
pnpm test
# Build all packages
pnpm -r build
# Start MCP server (stdio for OpenCode)
node packages/mcp-server/dist/index.js
# Start dashboard dev server
pnpm --filter @cerebro/dashboard dev環境変数（opencode.json の environment に設定）:
Variable | Default | Description |
|
| 圧縮率（0.05〜1.0、低いほど高圧縮） |
|
| 2nd Brain ナレッジベースへのパス |
|
| ダッシュボードの HTTP API ポート |
|
| タスクプロトコル注入を有効にする |
|
| 保護対象ブロックのパターン（カンマ区切り） |
プロジェクトルートの opencode.json に追加:
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"cerebro": {
"type": "local",
"command": ["node", "caminho/para/cerebro/packages/mcp-server/dist/index.js"],
"environment": {
"COMPRESSION_RATE": "0.4",
"BRAIN_PATH": ".context-brain",
"DASHBOARD_PORT": "4321",
"ENABLE_TASK_INJECTION": "true"
},
"enabled": true
}
}
}compress_promptLLMLingua-2 ONNX を使ってテキストを圧縮します。
{ "text": "Your long prompt...", "rate": 0.4 }brain_resolveスクリーンとその Wiki リンクされた依存関係を 2nd Brain に問い合わせます。
{ "screen": "dashboard-vendas", "depth": 1 }brain_index知識グラフ内のスクリーンをインデックス化または更新します。
{
"id": "dashboard-vendas",
"content": "---\ntitle: Dashboard Vendas\n---\n\n# Dashboard Vendas\n\nMetrics for the sales dashboard."
}brain_screensインデックス済みのすべてのスクリーンを一覧表示します。パラメータはありません。
cerebro_metrics圧縮メトリクスとトークン削減量を取得します。パラメータはありません。
cerebro_configランタイム設定を取得または設定します。
{ "key": "compressionRate", "value": 0.3 }ダッシュボードはポート 4321 で動作し、次のものを提供します:
Métricas: 圧縮統計、トークン削減量、最近のイベント
2º Cérebro: インデックス済みスクリーンとその Wiki リンクを閲覧
Config: ランタイム設定の表示と編集
pnpm --filter @cerebro/dashboard dev
# Open http://localhost:4321OpenCode プラグインには 3 つのフックがあります:
Hook | Description |
| LLM に送信する前に古いメッセージを圧縮します |
| システムプロンプトにタスクプロトコル + セルフチェックを注入します |
| ダッシュボード可視性のためツール実行をログ記録します |
# Type check all packages
pnpm -r typecheck
# Run tests
pnpm test
# Watch mode
npx vitest
# Build dashboard
pnpm --filter @cerebro/dashboard build6 つのテストスイートにわたる 66 件のテスト:
packages/core/src/ task-injector.test.ts (18) · metrics.test.ts (5)
packages/mcp-server/src/ errors.test.ts (9) · rate-limiter.test.ts (7) · e2e.test.ts (10)
packages/plugin/src/ plugin.test.ts (8)実行方法: pnpm test または npx vitest run
MIT
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The project brain for AI coding agents — memory, decisions, sprints, knowledge base via MCP.
Persistent memory and knowledge graphs for AI agents. Hybrid search, context checkpoints, and more.
Universal memory for AI agents and tools. Save, organize and search context anywhere.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Wendell-A/cerebro2.0-lowvram'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server