Compress prompts 40-60% using local LLM + embedding validation. Preserves all conditionals.
mcp-name: io.github.base76-research-lab/token-compressor Semantic prompt compression for LLM workflows. Reduce token usage by 40–60% without losing meaning. Built by Base76 Research Lab — research into epistemic AI architecture. Intent Compiler MVP is now live and uses this project as part of the idea -> spec -> compressed output flow: token-compressor is a two-stage pipeline that compresses…
Abgeleitet aus den Transporten, die dieser Eintrag deklariert (stdio). Ein Client, der hier nicht steht, ist damit nicht ausgeschlossen — Forge kann ihn nur nicht bestätigen.
Die Verifizierung bestätigt die Identität des Publishers (die Inhaberschaft am Repo), nicht die Sicherheit des Codes. Der Sicherheits-Scan deckt bekannte CVEs und verdächtige Installationsskripte ab.
Forge hat zu diesem Eintrag keinen Scan verzeichnet und hat daher keine Beobachtung seiner Tool-Oberfläche. Das ist das Fehlen eines Belegs, nicht der Beleg, dass er keine Tools offenlegt.
mcp-name: io.github.base76-research-lab/token-compressor Semantic prompt compression for LLM workflows. Reduce token usage by 40–60% without losing meaning. Built by Base76 Research Lab — research into epistemic AI architecture. Intent Compiler MVP is now live and uses this project as part of the idea -> spec -> compressed output flow: token-compressor is a two-stage pipeline that compresses prompts before they reach an LLM: 1. LLM compression — a local model (llama3.2:1b via Ollama) rewrites…