MCP server for token-budget-aware text truncation. Helps an LLM fit text into a context window mid-task.
Inferido de los transportes que declara este listado (stdio). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.
La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.
Leído del código que npm publica realmente, en el momento del análisis. El paquete nunca se ejecutó. Las herramientas registradas dinámicamente en tiempo de ejecución, o escondidas en código empaquetado o minificado, pueden pasarse por alto — así que esto es un mínimo de la superficie de herramientas, no un censo completo.
count_tokensCount the approximate token usage of a text. Optionally compare against a budget and return a 'fits' flag plus overflow. Use as a pre-flight check before assembling a prompt: if count > budget, decide whether to truncate or chunk.Count the approximate token usage of a text. Optionally compare against a budget and return a 'fits' flag plus overflow. Use as a pre-flight check before assembling a prompt: if count > budget, decide whether to truncate or chunk.
No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.
truncate_to_token_budgetprivilegiadaTruncate text to fit within a token budget. Four strategies: head (keep beginning), tail (keep end, good for chat history), head_tail (drop the middle, keep both ends), and smart_cut (head_tail with a visible cut marker). Use when you need to put long text into an LLM context window without going o…Truncate text to fit within a token budget. Four strategies: head (keep beginning), tail (keep end, good for chat history), head_tail (drop the middle, keep both ends), and smart_cut (head_tail with a visible cut marker). Use when you need to put long text into an LLM context window without going o…
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chunk_to_budgetSplit a long text into multiple chunks, each at most max_tokens tokens, with optional overlap between adjacent chunks. Use when you have source material too long for one prompt and want to feed it through in pieces (for example, RAG ingestion or a fan-out summarize pattern). Overlap is useful so a…Split a long text into multiple chunks, each at most max_tokens tokens, with optional overlap between adjacent chunks. Use when you have source material too long for one prompt and want to feed it through in pieces (for example, RAG ingestion or a fan-out summarize pattern). Overlap is useful so a…
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3 de 3 herramientas publicaron una descripción.
Los nombres y descripciones de las herramientas los escribe el publicador y se muestran literalmente como texto inerte. Son las cadenas que un cliente MCP pasa al modelo, así que Forge las analiza en busca de patrones de inyección de prompts — cualquier hallazgo aparece junto al análisis de seguridad de arriba. «Privilegiada» es una coincidencia de palabra clave en el nombre de la herramienta, no una auditoría de lo que hace: un nombre inofensivo puede hacer cualquier cosa.
MCP server for token-budget-aware text truncation. Helps an LLM fit text into a context window mid-task.
Los nombres enlazados abren el índice de Forge con todas las entradas que se observó que exponen esa herramienta. Ver todas las herramientas indexadas.
El rastreo se detuvo en el límite de profundidad 4. Nada por debajo de ese nivel llegó a resolverse.
El rastreo se detuvo en el límite de 60 paquetes. El resto del árbol nunca se resolvió.
Hay 36 paquetes resueltos más que no se dibujan aquí (límite de visualización: 24). Toda dependencia con avisos de seguridad se dibuja aunque se supere el límite. Inventario completo (SBOM CycloneDX)
53 dependencias declaradas nunca llegaron al árbol. Faltan en la resolución de Forge, no en el paquete.
+41 más sin listar. Los recuentos por motivo de arriba las incluyen todas.
No se siguen: peerDependencies. Este árbol cubre solo dependencias en tiempo de ejecución, así que lo que estas arrastren nunca se resolvió.