Persistent Python sandbox for token-efficient codebase exploration in MCP clients
Your AI coding agent spends most of its token budget just reading your code — not reasoning about it. Every grep, file read, and glob result gets dumped into the conversation. On a large codebase, that's 25-35% of your context (and cost) burned on raw data the model never needed to see. RLM Tools gives your agent a persistent sandbox to explore code in. Data stays server-side. Only the…
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.
Forge leyó 0 archivos de código de tarball del paquete publicado y no encontró ningún registro de herramientas MCP. La extracción se basa en patrones sobre el código publicado: un servidor que construye su lista de herramientas en tiempo de ejecución, o que solo publica código empaquetado o minificado, no registra nada que esto pueda ver. Tómalo como «no detectado», no como «no expone ninguna».
Your AI coding agent spends most of its token budget just reading your code — not reasoning about it. Every grep, file read, and glob result gets dumped into the conversation. On a large codebase, that's 25-35% of your context (and cost) burned on raw data the model never needed to see. RLM Tools gives your agent a persistent sandbox to explore code in. Data stays server-side. Only the conclusions come back. That's it. Your agent automatically uses the sandbox for exploration. No config, no…
El resolutor de dependencias de Forge solo lee metadatos de npm, así que este paquete de PyPI no tiene árbol resuelto. Es una carencia de cobertura, no un certificado de buena salud.