Cache headers, CDN, LRU simulation for AI agents
MCP Server #30 — Caching and memoization tools for AI agents. Analyze, generate, simulate, and optimize caching strategies across HTTP, CDN, and browser layers. Analyze HTTP cache headers (Cache-Control, ETag, Last-Modified, Expires, Vary). Grades the overall caching strategy A+ through F and provides actionable improvement suggestions with context-aware advice for static assets, API responses,…
Déduit des transports déclarés par cette annonce (stdio). Un client absent de cette liste n’est pas écarté pour autant — c’est simplement quelque chose que Forge ne peut pas confirmer.
La vérification confirme l’identité de l’éditeur (la propriété du dépôt), pas la sûreté du code. L’analyse de sécurité couvre les CVE connues et les scripts d’installation suspects.
Forge n’a aucune analyse enregistrée pour cette entrée et n’a donc aucune observation de sa surface d’outils. C’est une absence de preuve, pas la preuve qu’elle n’expose aucun outil.
MCP Server #30 — Caching and memoization tools for AI agents. Analyze, generate, simulate, and optimize caching strategies across HTTP, CDN, and browser layers. Analyze HTTP cache headers (Cache-Control, ETag, Last-Modified, Expires, Vary). Grades the overall caching strategy A+ through F and provides actionable improvement suggestions with context-aware advice for static assets, API responses, HTML pages, and media. Generate deterministic cache keys from various inputs: URL mode — normalizes…