juyterman1000/entroly
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
juyterman1000/entroly — это кандидат на MCP-сервер, импортированный из https://github.com/juyterman1000/entroly.
Обзор
juyterman1000/entroly — это кандидат на MCP-сервер, импортированный из https://github.com/juyterman1000/entroly.
Обзор (машинный перевод)
Entroly — Выберите контекст ИИ с отслеживаемым восстановлением.
Записи выбора, поддерживаемые чеком: что было сохранено, что было опущено и дескриптор, который восстанавливает точные исходные байты.
Сжатие можно отменить в собственном репозитории одной командой — без замены модели или архитектуры агента.
pip install -U entroly · entroly verify-claims · entroly simulate
Entroly — это открытый, локально ориентированный на уровень эффективности токена ИИ и обеспечения контекста: бюджетный выбор доказательств, восстанавливаемое сжатие контекста, восстановление данных с участием контента и аудитируемые получения. Работает через VS Code, Claude Code, Cursor, Codex, OpenClaw, GitHub Copilot, Aider и совместимые с OpenAI/Anthropic приложения.
Английский · 简体中文 · 繁體中文 · 日本語 · 한국어 · Испанский · हिन्दी · Французский · Немецкий · Португальский · Итальянский · Тюркче · Тьенг-Вьет · Бахаса Индонезия · Польский · Нидерланды · ไทย · Свенска · Чештина · Тагальский · Română
Что это? · Установка · Быстрый старт · Бенчмарки · Вопросы · Внести вклад
Что такое Энтроли? (на простом английском)
Entroly — это локально сначала управляющая плоскостью контекста для инструментов кодирования ИИ. Она выбирает
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
Entroly — Select AI context with auditable recovery.
Receipt-backed selection records: what was kept, what was omitted, and the handle that recovers the exact original bytes. Compression you can undo, on your own repository, in one command — without replacing your model or agent architecture.
pip install -U entroly · entroly verify-claims · entroly simulate
Entroly is an open-source, local-first AI token-efficiency and Context Assurance layer: budgeted evidence selection, recoverable context compression, content-addressed evidence recovery, and auditable receipts. Works through VS Code, Claude Code, Cursor, Codex, OpenClaw, GitHub Copilot, Aider, and OpenAI/Anthropic-compatible apps.
Установка
npx -y [email protected] serveКонфигурация
{
"mcpServers": {
"entroly": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "[email protected]", "serve"],
"env": {
"ENTROLY_NO_DOCKER": "1",
"ENTROLY_MCP_PASSIVE": "1",
"ENTROLY_MCP_PROFILE": "public",
"ENTROLY_MAX_FILES": "200"
}
}
}
}