🧰 Ecossistema de Redução de Tokens

Comandos de build, test e lint são os maiores devoradores silenciosos de contexto. Um cargo test pode vomitar 15k tokens só de stack traces. RTK fica entre o shell e o Claude, entregando a versão útil.

$ cargo test
running 247 tests
test tests::auth::login ... ok
test tests::auth::logout ... ok
... (244 linhas)
test tests::payment::refund ... FAILED
failures:
---- payment::refund stdout ----
thread 'main' panicked at...
  (80 linhas de stack trace)

~15k tokens despejados no contexto

$ rtk cargo test
247 tests: 246 passed, 1 failed

FAIL: tests::payment::refund
  src/payment.rs:142
  panicked: 'amount cannot be negative'
  called from: process_refund (line 98)

~800 tokens. Mesma informação útil.

brew install rtk
# ou baixe o binário direto do release no GitHub

MCPs de Playwright, GitHub e observabilidade despejam JSONs imensos no contexto a cada chamada. Context Mode intercepta essa saída bruta, armazena em SQLite com indexação FTS5, e devolve apenas sumários limpos para a conversa.

/plugin marketplace add mksglu/context-mode
/plugin install context-mode@context-mode

Research https://github.com/modelcontextprotocol/servers —
arquitetura, stack tech, contribuidores, issues abertas.

Depois execute: /context-mode:ctx-stats

Em vez do Claude ler o repo inteiro para entender um diff, o code-review-graph mapeia imports, chamadas e símbolos com Tree-sitter e devolve só os arquivos conectados ao que mudou. Resultado: 49× de redução em tarefas diárias e 6,8× em revisões médias.

pip install code-review-graph
code-review-graph install
code-review-graph build

Você: "Build the code review graph for this project"
Claude: [grafo indexado]

Você: "Quais arquivos são afetados pela mudança em
       UserService.updateProfile()?"
Claude: lê apenas os 4 arquivos conectados,
        não o repo de 800 arquivos.

MCP com 69 tools que faz o Claude navegar o código por símbolos (funções, classes, variáveis) em vez de ler arquivos inteiros. Tem memória persistente em SQLite — decisões de uma sessão ficam disponíveis na próxima, sem precisar de handoff manual.

uvx token-savior-recall
# depois configure como MCP no Claude Code

O output do Claude é mais caro que o input (5× em Sonnet, 5× em Opus). Caveman instrui o Claude a responder em estilo telegráfico: zero adjetivos, zero preâmbulo, zero "Claro! Aqui está...". Só fato técnico.

claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman
claude plugin install caveman@caveman

Se você quer redução imediata sem instalar nada, este é o caminho. Um único arquivo CLAUDE.md com instruções de concisão. Cola na raiz do projeto e pronto.

curl -o CLAUDE.md \
  https://raw.githubusercontent.com/drona23/claude-token-efficient/main/CLAUDE.md

Complementa o cache da Anthropic em um nível acima: em vez de cachear só o prefixo do prompt, cacheia saída de tools. Se o Claude chamar a mesma tool com os mesmos argumentos duas vezes, a segunda vem do cache local.

git clone https://github.com/ooples/token-optimizer-mcp
cd token-optimizer-mcp
npm install
# depois configurar como MCP no ~/.claude.json

Script que reorganiza a documentação do projeto: só 4 arquivos essenciais carregam automaticamente (~800 tokens). O resto fica disponível para o Claude pedir sob demanda, sem custar tokens até ser usado.

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nadimtuhin/claude-token-optimizer/main/init.sh | bash

O /context mostra o que está carregado, mas não mostra qualidade do contexto. Ghost tokens são desperdícios estruturais invisíveis — definições duplicadas, tool schemas que nunca serão usados, histórico que o modelo já "esqueceu". Este repo detecta e corta.

/plugin marketplace add alexgreensh/token-optimizer
/plugin install token-optimizer@alexgreensh-token-optimizer

# auditoria com 6 agentes paralelos
/token-optimizer

# ou verificação rápida via CLI
python3 measure.py quick

Para bases verdadeiramente enormes (milhões de linhas, várias linguagens), este MCP indexa tudo em Milvus e combina BM25 (keyword) com vetores densos (semântica). Redução de ~40% mantendo qualidade de retrieval equivalente a varredura completa.

claude mcp add claude-context \
  -e OPENAI_API_KEY=sk-... \
  -e MILVUS_TOKEN=... \
  -- npx @zilliz/claude-context-mcp@latest

Você: "Index this codebase"
Claude: [indexa ~2M linhas em ~8 min]

Você: "Find functions that handle user authentication"
Claude: retorna os 5 arquivos relevantes em segundos,
        sem carregar o repo inteiro.

Você não precisa de todos os 10. Escolha 2–3 baseado no seu gargalo real. Rode /context em uma sessão fresca antes de digitar qualquer coisa — veja quanto já foi gasto, e então escolha o combo certo.