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…
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.
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…