cap-shield-mcp
cap-shield MCP-Server
Kontextauswahl und -kompression für KI-Agenten – mit gemessenem, nicht behauptetem Recall.
Der Server selbst importiert nichts außerhalb der Standardbibliothek. Installieren Sie ihn als Paket oder nehmen Sie ihn als einzelne Datei – beides funktioniert.
Warum
Mehr Kontext macht Agenten schlechter. Die ETH Zürich fand heraus, dass Kontextdateien den Aufgabenerfolg SENKEN, verglichen damit, dem Agenten gar keinen Repository-Kontext zu geben, während sie die Inferenzkosten um über 20 % erhöhen. Etwa zwei Drittel der Produktionsfehler von Agenten lassen sich auf Kontextprobleme zurückführen, nicht auf ein unfähiges Modell.
Die Frage ist also nicht, wie viel Sie kürzen. Sondern ob das, was Sie behalten haben, ausreicht – und das wird hier gemessen, an einem Benchmark, den wir nicht gewählt haben: LongMemEval-S, 500 Fragen. Recall@10 von 93.8 % gegenüber einer lexikalischen Baseline von 51.9 %.
Recall@10 ist das strenge Maß: Eine Frage zählt nur, wenn ALLE Gold-Sitzungen gefunden wurden. Die Hälfte der Antwort zu finden bedeutet, dass der Agent auf halber Grundlage selbstbewusst antwortet.
Zwei der fünf Tools benötigen kein Konto. Erst messen, dann entscheiden.
Related MCP server: compresh-mcp
Installation
pip install cap-shield{
"mcpServers": {
"cap-shield": {
"command": "cap-shield-mcp",
"env": {
"CAP_SHIELD_API_KEY": "cap_live_..."
}
}
}
}Python 3.9+. Der env-Block wird nur für remember und assemble_context benötigt – lassen Sie ihn weg und die beiden Messwerkzeuge funktionieren trotzdem.
Auch im offiziellen MCP-Registry als io.github.robinlidberg-dot/cap-shield veröffentlicht.
Bevorzugen Sie eine einzelne Datei gegenüber einem Paket?
curl -O https://cap-shield-robin.fly.dev/cap_mcp.pyDann lautet der Befehl python und das Argument ist der Pfad zur Datei.
Die optionale SKILL.md sagt einem Agenten, wann diese Tools verwendet werden sollen – und wann nicht.
Tools
measure_traffic · kein Konto
Messen Sie, wie viel Ihres eigenen Agenten-Traffics eingespart werden könnte. KEIN KONTO ODER SCHLÜSSEL ERFORDERLICH – verwenden Sie dies zuerst. Gibt Byte-Einsparungen über die Leitung zurück und, wenn eine Abfrage angegeben ist, Token-Einsparungen durch selektiven Kontextabruf. Es wird nichts gespeichert: Der Text wird im Speicher komprimiert und verworfen. Auf 20 Aufrufe pro Stunde und IP begrenzt.
list_packages · kein Konto
Listet die verfügbaren Wörterbücher mit ihrer GEMESSENEN Kompression auf, einschließlich derer, die schlecht abschneiden. Jeder Eintrag sagt, ob es eine Nachricht nach der anderen oder nur in Stapeln funktioniert, und wie viele Nachrichten GRÖSSER herausgekommen sind. Kein Schlüssel erforderlich.
remember · erfordert einen Schlüssel
Speichert einen Speichereintrag für den späteren Abruf. ERFORDERT EINEN SCHLÜSSEL. Dies ruft kein Sprachmodell auf – es speichert Text in einem isolierten Archiv pro Mandant. Verwenden Sie assemble_context, um relevante Einträge zurückzubekommen.
assemble_context · erfordert einen Schlüssel
Ruft die Speichereinträge ab, die eine Frage beantworten, innerhalb eines Token-Budgets. ERFORDERT EINEN SCHLÜSSEL. Senden Sie den zurückgegebenen 'context' an Ihr Sprachmodell, STATT der gesamten Historie. Dies ruft selbst kein Modell auf – es wählt aus, was gesendet wird. Das Budget ist eine Obergrenze, kein Ziel: Die Auswahl stoppt dort, wo die Relevanz endet, oft weit darunter. Die Antwort sagt, wie viele Einträge zurückgelassen wurden und warum.
get_account
Erhalten Sie ein Konto und einen API-Schlüssel. Erfordert eine E-Mail-Adresse. Der Schlüssel wird EINMAL zurückgegeben und kann nicht erneut angezeigt werden – speichern Sie ihn sofort. Beta-Kontingente sind bewusst niedrig; sie sind harte Stopps, niemals Übernutzungsabrechnung.
Die obigen Beschreibungen sind wörtlich vom Server kopiert. Falls sie jemals von dem abweichen, was tools/list zurückgibt, hat der Server recht und diese Datei ist veraltet.
Was die Zahlen bedeuten
Kompression spart Bytes über die Leitung. Auswahl spart Tokens im Kontext. Zwei verschiedene Mechanismen – sie zusammenzuzählen ergibt eine Zahl, die nichts bedeutet.
Komprimierte Pakete werden dekomprimiert, bevor ein Modell sie sieht, daher reduziert dies nicht die Inferenzkosten. Das Gegenteil zu behaupten ist der einfachste Weg, sich bei diesem Projekt zu irren.
Jede Zahl wird live veröffentlicht, einschließlich dessen, was nicht gemessen wurde und welche Pakete schlecht abschneiden:
https://cap-shield-robin.fly.dev/.well-known/cap-shield.json
Rufen Sie das ab, anstatt dieser Datei zu vertrauen. Sie wird veraltet; das Dokument nicht.
Messen ohne MCP
pip install cap-shieldfrom cap_shield import measure, print_measurement
print_measurement(measure(texts=[...], query="..."))Kein Konto, nichts gespeichert. Die Antwort enthält den Anteil der Verschlechterung – wie viele Ihrer Nachrichten größer herausgekommen sind.
Batching hat eine Sicherheitsbedingung
Batching komprimiert mehrere Nachrichten im selben Kontext, was einen Seitenkanal im Stil von CRIME/BREACH eröffnet: Jemand, der ausgewählten Text im selben Stapel wie ein Geheimnis platzieren und die Stapelgröße beobachten kann, erfährt etwas über das Geheimnis.
Stapeln Sie nur Nachrichten, die bereits eine Vertrauensgrenze teilen. Optionales Padding schließt das Leck für unter zwei Bytes pro Nachricht, und es ist standardmäßig deaktiviert – wir sagen das, anstatt Sie etwas anderes annehmen zu lassen.
Einzelverpackung hat dieses Problem überhaupt nicht.
Portabilität
Wörterbuchversionen werden nie gelöscht, und die Garantie beruht nicht darauf, dass wir noch da sind: Der Archiv-Export enthält die Wörterbuch-Binärdateien, und ein eigenständiger Entpacker läuft ohne Gateway, ohne Netzwerk und ohne andere Teile des Systems.
https://cap-shield-robin.fly.dev/cap_unpack.py
Es wird ohne Token ausgeliefert, denn wer es am meisten braucht, ist der, der kein Konto mehr hat.
Status
Beta. Serverversion 0.1.0.
Dokumentation: https://cap-shield-robin.fly.dev/docs/quickstart
Konsole: https://cap-shield-console.lovable.app
Lizenz
MIT – siehe LICENSE.
This server cannot be installed
Maintenance
Related MCP Connectors
Universal memory for AI agents and tools. Save, organize and search context anywhere.
Persistent memory for AI agents — verbatim conversations, searchable by meaning.
Persistent memory and knowledge management for AI agents with semantic search and 50+ tools.
InfoLang semantic memory MCP — investigate, memorize, and recall compressed agent context.
Related MCP Servers
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceEnables storing, searching, and compressing contextual memories for LLM interactions, with tools for memory management and context injection.9MIT

compresh-mcpofficial
AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceProvides production-grade context compression for LLM agent conversations with Q-protective ranking, epistemic markers, and semantic store, reducing token usage while preserving equivalence.3Business Source 1.1- AlicenseNot gradedqualityBmaintenanceEnables local-first context compression for AI agents, offering tools to compress text, retrieve original content, and get compression statistics.438MIT
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceToken compression for AI contexts, reducing token consumption by compressing conversation exchanges before they enter the LLM context window.MIT
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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/robinlidberg-dot/cap-shield-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server