Skip to main content
Glama

claw-tsaver

MCP-прокси для экономии токенов для пользователей OpenClaw. Сокращает полезную нагрузку вызовов инструментов на 90%+ за счет «ленивого» (отложенного) развертывания.

Зачем

Вызовы инструментов MCP часто возвращают тысячи токенов HTML или JSON в одном ответе, но модель обычно использует лишь 5% из них. Оставшиеся 95% незаметно расходуют контекстное окно и увеличивают затраты. claw-tsaver располагается между OpenClaw и вашими нижестоящими MCP-серверами, перехватывает слишком большие ответы и предоставляет модели компактный предварительный просмотр + дескриптор для доступа по требованию.

Related MCP server: TokenSaver MCP

Как

sequenceDiagram
    participant U as OpenClaw (Claude)
    participant C as claw-tsaver proxy
    participant F as fetch / puppeteer / etc.
    U->>C: call_tool("fetch", url)
    C->>F: forward call
    F-->>C: 11,507 tokens of HTML
    Note over C: tiktoken count > threshold
    C->>C: store full content in SQLite
    C-->>U: {preview_head, preview_tail, expand_handle}<br/>(only 104 tokens)
    Note over U: model decides if it needs full text
    U->>C: expand_content(handle)
    C-->>U: full 11,507 tokens

Реальные измерения

Тест

Исходные токены

Возвращенные токены

Экономия

fetch Wikipedia "Tokenization (data security)"

11 507

104

99,1%

Протестировано на OpenClaw + Claude Sonnet 4.6 + mcp-server-fetch, 25.04.2026. Исходные данные: benchmarks/mvp-day1-fetch.jsonl.

Быстрый старт

1. Предварительные требования

Установите uv (однократная настройка):

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Установка claw-tsaver не требуется — uvx загрузит и запустит его по запросу.

2. Настройка нижестоящих MCP-серверов

Отредактируйте ~/.claw-tsaver/config.json (первый запуск claw-tsaver-mcp автоматически создаст шаблон):

{
  "downstream_servers": [
    {"name": "fetch", "command": "uvx", "args": ["mcp-server-fetch"]}
  ],
  "compression_threshold_tokens": 500
}

3. Регистрация в OpenClaw

Добавьте этот блок на верхний уровень ~/.openclaw/openclaw.json:

"mcp": {
  "servers": {
    "claw-tsaver": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/Yang1Bai/claw-tsaver",
               "claw-tsaver-mcp"]
    }
  }
}

Затем перезапустите шлюз OpenClaw: openclaw gateway restart

Панель управления

Опционально: локальный веб-интерфейс для просмотра статистики экономии токенов в реальном времени.

uvx --from git+https://github.com/Yang1Bai/claw-tsaver claw-tsaver-dashboard

Откройте http://localhost:7878 в вашем браузере.

Дорожная карта

  • [x] Модуль A: прокси с ленивым развертыванием (этот релиз)

  • [x] Модуль D: локальная панель управления (этот релиз)

  • [ ] Модуль B: маршрутизация инструментов (автоматическая загрузка только релевантных MCP для каждого шага)

  • [ ] Модуль C: сжатие истории диалогов (атомарные карточки фактов)

Лицензия

MIT — см. файл LICENSE.

Участие в разработке

Приветствуются сообщения об ошибках и PR.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
1Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    An MCP server that helps AI agents reduce token usage by converting data to TOON format and stripping comments and unnecessary whitespace from code files.
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    An MCP server that reduces AI API costs by up to 97% through token measurement, compression, caching, and pruning, all without changing prompts.
    10
    1
    Apache 2.0
  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    An MCP server that intelligently filters and compresses tool outputs to reduce context window usage, saving up to 90% of tokens by removing noise such as passing tests and redundant information.
    5
    20
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    MCP server that reduces AI agent token usage by up to 90% through intelligent context compression. Enables efficient code exploration, multi-file refactoring, and debugging by providing tools for smart reading, searching, and managing code context.
    4
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Yang1Bai/claw-tsaver'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server