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 a lu 0 fichiers sources de l’archive du paquet publié et n’a trouvé aucun enregistrement d’outil MCP. L’extraction repose sur des motifs appliqués au code livré : un serveur qui construit sa liste d’outils à l’exécution, ou qui ne livre que du code empaqueté ou minifié, n’enregistre rien de visible ici. À lire comme « non détecté », pas comme « n’en expose aucun ».
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…
Le résolveur de Forge ne lit que les métadonnées npm : ce paquet PyPI n'a donc pas d'arbre résolu. C'est une lacune de couverture, pas un satisfecit.