Token Saver MCP

Servidor MCP que classifica tarefas de desenvolvimento antes da exploração do repositório. O objetivo é selecionar somente o contexto necessário para cada tipo de trabalho, preservando qualidade enquanto reduz tokens.

Estado atual

O primeiro incremento oferece classify_task, com cinco modos: bug_simple, bug_complex, architecture, implementation e unknown.

A classificação é determinística, explicável e não chama outro modelo.

recommend_model combina a classificação com o catálogo fornecido pelo cliente. Ele recomenda um nível (economy, balanced ou powerful), esforço de raciocínio, limite de saída e gatilhos de escalonamento. O núcleo não contém nomes fixos de fornecedores e nunca recomenda um modelo fora do catálogo.

As políticas suportadas são auto, guarded e manual (com advisory e enforced mantidos como aliases). auto é o padrão: quando o adaptador controla a sessão, ele deve trocar automaticamente; guarded exige confirmação; manual apenas recomenda. O MCP informa switchMode e shouldSwitch, mas a execução efetiva depende do cliente ou adaptador.

Desenvolvimento

npm test
npm start
npm run codex -- "Como rodar este projeto?"

Antes de iniciar, execute npm run build.

Os pesos e orçamentos atuais são hipóteses iniciais. Eles deverão ser calibrados com um conjunto de tarefas reais e métricas de resolução por token consumido.

Avaliações

npm run eval executa o dataset versionado em evals/cases.json, mostra acurácia por modo e nível, matriz de confusão e casos divergentes. O comando falha se a acurácia cair abaixo de 85%.

Runner Codex

npm run codex -- "seu pedido" inicia o Codex App Server por stdio, consulta model/list, escolhe o modelo pelo Token Saver e inicia thread/start e turn/start. O comando requer o executável codex autenticado e disponível no PATH. O runner é uma integração separada do servidor MCP portátil.

O MCP também expõe run_routed_task, que inicia o mesmo runner para clientes que querem delegar a execução. Ele abre uma nova thread no Codex App Server, seleciona automaticamente modelo e esforço e retorna o resultado ao concluir. O cliente precisa ter o executável codex autenticado no PATH; como a task pode editar arquivos, só chame essa ferramenta com autorização explícita do usuário.

discover_context cria candidatos locais sem carregar o repositório inteiro: primeiro classifica os caminhos por relevância e depois lê apenas os mais relevantes, com limites de tamanho. run_routed_task usa essa descoberta por padrão quando o cliente não fornece candidatos.

Para economizar contexto de verdade, clientes que usam o runner podem fornecer contextCandidates (arquivos, símbolos ou trechos com relevância e custo estimado). Antes de iniciar o turno, o runner chama planContext e anexa apenas os itens selecionados dentro do orçamento. Sem candidatos, o pedido é enviado inalterado: o runner não lê nem transmite arquivos do repositório sozinho.