ryanjoachim/mcp-batchit

Сборка нескольких MCP-инструментов в один запрос «batch execute» — сокращение накладных расходов и использования токенов для агентов ИИ.

Таблица содержимого

1.Введение 2 Зачем использовать BatchIt 3. Ключевые особенности и ограничения 4.Установка и запуск 5. Многофазное использование

• Фазы реализации
• Сбор информации LLM-Only Step (Определения кода списка) Создание документов

6. FAQ 7 Лицензия

##Введение

️ ** Примечание: Работа в прогрессе**

Этот проект активно разрабатывается для решения нескольких сложных задач: Сохранение обратной совместимости с существующими серверами MCP Решение транспортных проблем с клиентами с несколькими подключениями (Cline, Roo, Claude Desktop)

• Создание дружественной для начинающих реализации

Несмотря на свою работоспособность, ожидайте постоянных улучшений и изменений по мере совершенствования решения.

MCP BatchIt — простой сервер-агрегатор в экосистеме Model Context Protocol (MCP). Он показывает только один инструмент: ** batch_execute **. Вместо вызова нескольких MCP-инструментов (таких как fetch, read_file, create_directory, write_file и т.д.) в отдельных сообщениях вы можете ** сложить их вместе в одном запросе агрегатора.

---

Table of Contents

1. Introduction
2. Why Use BatchIt
3. Key Features & Limitations
4. Installation & Startup
5. Multi-Phase Usage
   • Implementation Phases
     • Information Gathering
     • LLM‐Only Step (List Code Definitions)
     • Document Creation
6. FAQ
7. License

---

Introduction

⚠️ NOTICE: Work in Progress

This project is actively being developed to address several complex challenges:

• Maintaining backwards compatibility with existing MCP servers
• Resolving transport complexities with multi-connection clients (Cline, Roo, Claude Desktop)
• Creating a beginner-friendly implementation

While functional, expect ongoing improvements and changes as we refine the solution.

MCP BatchIt is a simple aggregator server in the Model Context Protocol (MCP) ecosystem. It exposes just one tool: batch_execute. Rather than calling multiple MCP tools (like fetch, read_file, create_directory, write_file, etc.) in separate messages, you can batch them together in one aggregator request.

This dramatically reduces token usage, network overhead, and repeated context in your AI agent or LLM conversation.

---

Why Use BatchIt

• One Action per Message Problem: Normally, an LLM or AI agent can only call a single MCP tool at a time, forcing multiple calls for multi-step tasks.

• Excessive Round Trips: 10 separate file operations might require 10 messages → 10 responses.

• BatchIt’s Approach:

  1. Takes a single batch_execute request.
  2. Spawns (or connects to) the actual target MCP server (like a filesystem server) behind the scenes.
  3. Runs each sub-operation (tool call) in parallel up to maxConcurrent.
  4. If one sub-op fails and stopOnError is true, it halts new sub-ops.
  5. Returns one consolidated JSON result.

---

Key Features & Limitations

Features

1. Single “Batch Execute” Tool

   • You simply specify a list of sub‐ops referencing your existing MCP server’s tools.

2. Parallel Execution

   • Run multiple sub-ops at once, controlled by maxConcurrent.

3. Timeout & Stop on Error

   • Each sub-op races a timeoutMs, and you can skip remaining ops if one fails.

4. Connection Caching

   • Reuses the same connection to the downstream MCP server for repeated calls, closing after an idle timeout.

Limitations

1. No Data Passing Mid-Batch