cap-shield-mcp
cap-shield MCP 서버
AI 에이전트를 위한 컨텍스트 선택 및 압축 — 회상 성능은 주장이 아니라 측정으로 검증합니다.
이 서버는 표준 라이브러리 외에는 아무것도 import 하지 않습니다. 패키지로 설치하거나 단일 파일로 사용할 수 있습니다 — 둘 다 가능합니다.
왜 필요한가
컨텍스트가 많을수록 에이전트는 더 나빠집니다. ETH 취리히는 컨텍스트 파일이 에이전트에게 저장소 컨텍스트를 전혀 주지 않은 경우보다 작업 성공률을 낮추면서도 추론 비용은 20% 이상 증가시킨다는 사실을 발견했습니다. 프로덕션 에이전트 실패의 약 3분의 2는 모델의 능력 부족이 아니라 컨텍스트 문제에서 비롯됩니다.
따라서 핵심 질문은 얼마나 잘라내느냐가 아닙니다. 남긴 것이 충분했는지 여부입니다 — 그리고 그것은 우리가 선택하지 않은 벤치마크인 LongMemEval-S, 500개 질문에서 측정됩니다. 어휘 기준선 51.9% 대비 Recall@10 93.8%.
Recall@10은 엄격한 지표입니다: 질문은 모든 골드 세션이 발견되었을 때만 인정됩니다. 답의 절반만 찾으면 에이전트는 절반의 근거로 자신 있게 답하는 셈입니다.
다섯 가지 도구 중 두 가지는 계정이 필요 없습니다. 먼저 측정하고, 그다음 결정하세요.
Related MCP server: compresh-mcp
설치
pip install cap-shield{
"mcpServers": {
"cap-shield": {
"command": "cap-shield-mcp",
"env": {
"CAP_SHIELD_API_KEY": "cap_live_..."
}
}
}
}Python 3.9 이상. env 블록은 remember와 assemble_context에만 필요합니다 — 이를 빼면 두 가지 측정 도구는 여전히 작동합니다.
공식 MCP 레지스트리에도 io.github.robinlidberg-dot/cap-shield로 게시되어 있습니다.
패키지보다 단일 파일을 선호하시나요?
curl -O https://cap-shield-robin.fly.dev/cap_mcp.py그러면 명령은 python이고 인자는 파일 경로입니다.
선택 사항인 SKILL.md는 에이전트에게 이러한 도구를 언제 사용해야 하는지 — 그리고 언제 사용하지 말아야 하는지를 알려줍니다.
도구
measure_traffic · 계정 불필요
자체 에이전트 트래픽 중 얼마나 절약할 수 있는지 측정합니다. 계정이나 키가 필요 없습니다 — 먼저 사용하세요. 전송되는 바이트 절약량과, 쿼리가 주어진 경우 선택적 컨텍스트 검색으로 인한 토큰 절약량을 반환합니다. 아무것도 저장되지 않습니다: 텍스트는 메모리에서 압축된 후 폐기됩니다. IP당 시간당 20회 호출로 제한됩니다.
list_packages · 계정 불필요
사용 가능한 사전을 측정된 압축률과 함께 나열하며, 성능이 나쁜 것들도 포함합니다. 각 항목은 메시지 단위로 작동하는지 배치로만 작동하는지, 그리고 더 커진 메시지가 몇 개인지 알려줍니다. 키가 필요 없습니다.
remember · 키 필요
나중에 검색할 메모리 항목을 저장합니다. 키가 필요합니다. 이 도구는 언어 모델을 호출하지 않습니다 — 격리된 테넌트별 아카이브에 텍스트를 저장합니다. 관련 항목을 다시 가져오려면 assemble_context를 사용하세요.
assemble_context · 키 필요
질문에 답하는 메모리 항목을 토큰 예산 내에서 검색합니다. 키가 필요합니다. 반환된 'context'를 전체 기록 대신 언어 모델에 보내세요. 이 도구는 자체적으로 모델을 호출하지 않습니다 — 보낼 내용을 선택할 뿐입니다. 예산은 목표가 아니라 상한선입니다: 관련성이 소진되는 지점에서 선택이 중단되며, 종종 예산보다 훨씬 아래입니다. 응답에는 남겨진 항목 수와 그 이유가 포함됩니다.
get_account
계정과 API 키를 받습니다. 이메일 주소가 필요합니다. 키는 한 번만 반환되며 다시 표시할 수 없습니다 — 즉시 저장하세요. 베타 할당량은 의도적으로 낮게 설정되어 있습니다. 초과 사용 청구가 아닌 하드 스톱입니다.
위 설명은 서버에서 그대로 복사한 것입니다. tools/list가 반환하는 내용과 다를 경우 서버가 맞고 이 파일은 오래된 것입니다.
숫자의 의미
압축은 전송 바이트를 절약합니다. 선택은 컨텍스트의 토큰을 절약합니다. 두 가지 다른 메커니즘입니다 — 둘을 더하면 의미 없는 숫자가 됩니다.
압축된 패킷은 모델이 보기 전에 압축 해제되므로 이는 추론 비용을 줄이지 않습니다. 그렇게 말하는 것은 이 프로젝트에 대해 가장 쉽게 틀리는 방법입니다.
모든 수치는 실시간으로 게시되며, 측정되지 않은 것과 성능이 나쁜 패키지도 포함합니다:
https://cap-shield-robin.fly.dev/.well-known/cap-shield.json
이 파일을 신뢰하지 말고 해당 문서를 가져오세요. 이 파일은 오래될 수 있습니다. 해당 문서는 그렇지 않습니다.
MCP 없이 측정하기
pip install cap-shieldfrom cap_shield import measure, print_measurement
print_measurement(measure(texts=[...], query="..."))계정 없음, 저장되는 것 없음. 응답에는 저하된 비율 — 메시지 중 더 커진 개수 — 가 포함됩니다.
배치에는 보안 조건이 있습니다
배치는 여러 메시지를 동일한 컨텍스트에서 압축하므로 CRIME/BREACH 스타일의 부수 채널이 열립니다: 비밀과 같은 배치에 선택된 텍스트를 넣고 배치 크기를 관찰할 수 있는 사람은 비밀에 대해 무언가를 알게 됩니다.
이미 신뢰 경계를 공유하는 메시지만 배치하세요. 선택적 패딩은 메시지당 2바이트 미만으로 누출을 차단하며, 기본적으로 꺼져 있습니다 — 다른 방식으로 가정하게 두지 않고 명시적으로 알려드립니다.
개별 패킹에는 이 문제가 전혀 없습니다.
이식성
사전 버전은 삭제되지 않으며, 보장은 우리가 계속 존재하는 것에 의존하지 않습니다: 아카이브 내보내기에는 사전 바이너리가 포함되어 있고, 독립 실행형 언패커는 게이트웨이, 네트워크, 시스템의 다른 부분 없이 실행됩니다.
https://cap-shield-robin.fly.dev/cap_unpack.py
토큰 없이 제공됩니다. 가장 필요로 하는 사람은 더 이상 계정이 없는 사람이기 때문입니다.
상태
베타. 서버 버전 0.1.0.
문서: https://cap-shield-robin.fly.dev/docs/quickstart 콘솔: https://cap-shield-console.lovable.app
라이선스
MIT — LICENSE 참조.
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