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claude-token-saver-mcp

Beta — 個人利用向け。736 テスト / カバレッジ 97%。

Claude Code の「それ、ローカルでよくない？」を自動化する MCP サーバー。

ボイラープレート生成、テスト作成、テキスト要約 — Cloud API に投げるまでもない定型タスクを、手元の Ollama でさばきます。セキュリティ対策込み。

モチベーション

Claude Code の API 利用を分析してみたら、リクエストの約 40% は定型的なコード生成やテキスト処理でした。この手のタスクは 7B クラスのローカルモデルでも実用的な品質が出ます。「推論は Cloud、作業は Local」— この振り分けを MCP で自動化したのがこのツールです。

ローカル LLM はどこまで来たか

ローカル LLM の進化は速いです。2024 年の Llama 3 から 2025 年の Qwen3 まで、わずか 1 年でコード生成ベンチマーク (HumanEval) のスコアは 60% → 85% に跳ね上がりました。

この調子なら、Agent ワークフローにローカル LLM が当たり前に組み込まれる日もそう遠くないでしょう。claude-token-saver-mcp は Cloud と Local を使い分けるための土台を提供します。

しくみ

MCP (Model Context Protocol) は Claude Code が外部ツールを呼び出すための標準プロトコルです。このサーバーを登録すると、Claude Code がタスクの内容を見て、定型的な処理を自動的にローカル LLM へ回します。

Claude Code ──MCP──▶ token-saver ──HTTP──▶ Ollama (ローカル)
     │                                         │
     │  「定型タスクだ → ローカルに振ろう」        │
     │                                         │
     └─── 高度な推論・設計判断は Cloud で継続 ───┘

Ollama が落ちていたり応答が遅い場合は Cloud API にフォールバック可能です。

30 秒セットアップ

前提: Node.js 20+ と Ollama がインストール済みであること。

0. Ollama を起動

ollama serve

1. プロジェクトルートに .mcp.json を作成

{
  "mcpServers": {
    "token-saver": { "command": "npx", "args": ["-y", "claude-token-saver-mcp"] }
  }
}

2. Claude Code を起動して、こう頼む

コーディング用にローカルLLMをセットアップして

RAM に応じた最適モデルが推奨 → ダウンロード（約 4GB）→ プリロードまで自動で走ります。

3. 動作確認

TypeScript で配列をシャッフルする関数を書いて

「ローカルLLM（qwen2.5-coder:…）で生成しました」のようにローカルモデル名が表示されれば OK。 出ない場合は ollama list でモデルを確認し、トラブルシューティング を参照してください。

git clone https://github.com/BlackFoil/claude-token-saver-mcp.git
cd claude-token-saver-mcp
npm ci && npm run build

プロジェクトルートの .mcp.json に追加：

{
  "mcpServers": {
    "token-saver": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/claude-token-saver-mcp/dist/server.js"]
    }
  }
}

特徴

• ローカル完結 — 定型タスクは Cloud API を使わずに処理できる
• 自動モデル選択 — RAM を検出して最適なモデルを推奨・DL・プリロード（auto_setup）
• セキュリティ内蔵 — プロンプトインジェクション検知 + 出力サニタイズ
• コスト可視化 — 節約額をリアルタイムで追跡（定型タスク比率 40% なら月 $50〜80 程度の削減が目安）
• Cloud フォールバック — Ollama が落ちても Cloud に自動切り替え可能

使用例

あなた: 「ソート関数を書いて」    → offload_work がローカルで生成     💰 $0.02 節約
あなた: 「このログを要約して」    → compress_context がローカルで圧縮  💰 $0.05 節約
あなた: 「コスト節約を見せて」    → cost_dashboard: 累計 $47.89 節約
あなた: 「3つのAPIを一括実装して」 → batch_offload: 3 タスクを順次処理

ローカル品質の実際

ローカル 7B モデルの出力は Claude に及びません。それは前提です。ただ、定型タスクに限れば十分実用的です。

| タスク | ローカル品質 | 向き不向き | |:---|:---:|:---:| | ボイラープレート生成 | ★★★★☆ | ✅ 得意 | | ユニットテスト作成 | ★★★★☆ | ✅ 得意 | | テキスト要約 | ★★★★☆ | ✅ 得意 | | 単純なリファクタリング | ★★★☆☆ | ✅ 実用的 | | アーキテクチャ設計 | ★★☆☆☆ | ❌ Cloud に任せるべき | | 複雑なデバッグ | ★★☆☆☆ | ❌ Cloud に任せるべき |

Claude Code がタスクの複雑さを判断して自動で振り分けます。ローカルの品質が足りなければ Cloud で処理されます。

自動ティアリング

| RAM | Tier | モデル | DL サイズ | |:---:|:---:|:---|:---:| | < 16 GB | Light | phi4:latest | ~2.5 GB | | 16–48 GB | Standard | qwen2.5-coder:7b | ~4.7 GB | | > 48 GB | Ultra | qwen2.5-coder:32b | ~18 GB |

ツール一覧

| ツール | 説明 | |:---|:---| | offload_work | コード生成・リファクタリングをローカルで実行 | | compress_context | 長大なテキストをローカルで要約 | | auto_setup | 最適モデルの推奨 → DL → プリロードをワンステップで | | batch_offload | 複数タスクを一括投入（順次 / 並列） | | cost_dashboard | 累計節約額・モデル使用統計 |

| ツール | 説明 | |:---|:---| | get_metrics | サーバーメトリクス（JSON / Prometheus） | | recommend_model | タスクカテゴリ別の最適モデル推奨 | | pull_model | Ollama モデルのダウンロード | | preload_model | VRAM へのプリロード | | list_loaded_models | ロード中モデルの一覧 | | configure_model_selector | モデルセレクターのランタイム設定 |

セキュリティ

ローカル LLM への入出力を自動で保護します。

• プロンプトインジェクション検知 — 5 カテゴリ・20 パターンで悪意ある入力をブロック
• 出力サニタイズ — API キー・パスワード・JWT など 11 パターンを [REDACTED] に置換
• データプライバシー — 全処理がローカル完結。外部への送信なし

ドキュメント

| | | |:---|:---| | クイックスタート | 5 分で始める | | ユースケース集 | 具体的な活用例 | | 設定リファレンス | 全設定項目 | | FAQ | よくある質問 | | トラブルシューティング | エラー対応 |

アーキテクチャ

src/
├── server.ts          # MCP エントリポイント（11 ツール登録）
├── tools/             # offload_work, compress_context, auto_setup, batch_offload 等
├── ollama/            # Ollama クライアント & マルチノードロードバランサー
├── queue/             # FIFO キュー & 優先度キュー（URGENT/HIGH/NORMAL/LOW）
├── model-selector/    # モデル推奨エンジン, ベンチマーク DB, 実行トラッカー
├── validators/        # 入力バリデーション & プロンプトインジェクション検知
├── cost/              # コスト計算 & レポーター
├── metrics/           # Prometheus メトリクス収集
├── persistence/       # ExecutionTracker / BenchmarkStore のファイル永続化
├── config/            # Zod 設定スキーマ & ローダー
├── tiering/           # RAM ベースの自動ティアリング
├── logging/           # 構造化ログヘルパー
└── errors.ts          # CTS-XXXX エラー体系

開発

npm ci
npm test             # 736 テスト（カバレッジ 97%）
npm run typecheck    # 型チェック
npm run lint         # ESLint
npm run build        # プロダクションビルド

対応プラットフォーム: macOS / Linux / Windows（Ollama が動く環境）

コントリビューション歓迎です → CONTRIBUTING.md

ライセンス

Apache License 2.0