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…
Dedotto dai trasporti dichiarati da questo annuncio (stdio). Un client che non compare qui non è escluso — semplicemente Forge non è in grado di confermarlo.
La verifica conferma l’identità del publisher (la proprietà del repo), non la sicurezza del codice. L’analisi di sicurezza copre i CVE noti e gli script di installazione sospetti.
Forge non ha alcuna analisi registrata per questa voce, quindi non ha alcuna osservazione della sua superficie di strumenti. È assenza di prove, non prova che non esponga alcuno strumento.
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…