Caveman 本地工具集MCP 压缩服务、Cavemem 记忆、浏览器桥接与双路 Shrink 压缩器【免费下载链接】caveman why use many token when few token do trick — Claude Code skill that cuts 65% of tokens by talking like caveman项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/cavemanCaveman 内置一组本地工具覆盖「上下文压缩恢复、项目记忆持久化、浏览器语义快照、超大命令输出压缩」四个高频场景全部可在无 Caveman 账号的纯本地环境运行。本文以 docs/technical/local-tools.md 为核心结合 mcp、mem、browse、shrink 四个模块的源码与 README逐项说明工具用途、命令参数、容量上限与可恢复性边界帮助你把 Caveman 的压缩能力接入现有 Agent 工作流并理解其底层保障机制。一、MCP Server五类压缩工具接入任意 AgentCaveman 的 MCP 服务器 caveman-mcp 通过标准输入输出stdio传输链接 Caveman Engine 进程内实现本地-only不发起任何网络连接且inferred-only从不声明verified节省量。注册方式caveman tools mcp install # 向已检测到的 Agent 注册恢复服务器 caveman tools mcp uninstall # 移除注册直接服务器二进制caveman-mcp与任意 MCP 主机通信Claude Code 侧配置示例见 mcp/README.md// .mcp.json / claude mcp config { mcpServers: { caveman: { command: npx, args: [-y, caveman-mcp] } } }MIT 许可的 npm 启动器首次运行会下载匹配的 BSL-1.1 二进制验证签名校验和清单及工件 SHA-256缓存至~/.caveman/bin无需 Go 工具链或全局安装。已有审阅过的二进制可通过CAVEMAN_MCP_BIN/path/to/caveman-mcp npx caveman-mcp直接指定。五类工具及其契约工具输入返回caveman_compressinput(string)压缩文本、推断ratio、recovery_handle直通时为 nullcaveman_retrieverecovery_handle(string)字节精确的原始内容未知句柄返回错误caveman_stats—会话合计压缩前后 token、ratio、basis:inferred、scope:sessioncaveman_toon_encodeinput(JSON 字符串)显式 JSON→TOON 结果含大小不可编码时直通并附注caveman_toon_decodeinput(TOON 字符串)解码后的 JSON非法 TOON 返回错误关键保证压缩是有损但可逆的S4 级别——每一次丢弃都可经caveman_retrieve恢复不可压缩或格式错误的输入以ratio:0原样直通从不报错。MCP 传输为本地进程 I/O由宿主 Agent 决定何时允许调用工具应将其工具权限配置得尽可能窄。二、Cavemem基于 SQLite BM25 的持久化项目记忆Cavemem 把持久项目事实存入 SQLite用本地 BM25 文本排序召回。它解决的是「跨会话记住关键事实、且召回结果可压缩、可恢复」的问题。核心操作caveman tools mem remember fact # 写入一条事实 caveman tools mem recall query # 按查询召回默认返回当前有效事实 caveman tools mem supersede id replacement # 用新值取代旧事实 caveman tools mem history id # 查看某事实的取代历史 caveman tools mem forget id # 删除独立构建go build -o cavemem ./mem/cmd/cavemem。裸二进制无参数运行时直接在 stdio 上跑 MCP 服务器。参数与预算语义默认召回预算 2000 推断 token源码见 mem/store.go 的const DefaultTokenBudget 2000。召回打包最多消耗 2000 推断 token。0表示无限制CLI、MCP、JS、Python 调用方可显式请求token_budget: 0关闭上限省略该参数绝不会解除上限。例如./cavemem recall full migration context 5 0。默认排除已被取代事实召回默认只返回当前事实history保留本地、可审计的完整取代链。每次压缩召回命中都携带recovery_handle被压掉的细节保持可恢复。保证与实现事实字节安全写入原始文本在任何处理前先行落库记忆永不丢失。离题查询宁可召回空也不猜测保守阈值见 mem/bm25.go 的 BM25 排序。记忆是本地持久化不是模型训练记住的陈述可能错误或过时来源与取代元数据帮助调用方判断其时效。计数均为推断inferred组件从不声明verified节省。Go 核心与二进制为 BSL 1.1薄 JS/Python 客户端mem/js/index.mjs、mem/py/cavemem.py为 MIT把文本经 stdin 送入二进制规避 OS 参数长度限制超大的remember以退出码 65 结束两个客户端都导出MEMORY_TOO_LARGE_EXIT_CODE便于调用方无需解析 stderr 即可分支。import { remember, recall, supersede, history, forget } from cavemem; // js/index.mjs await remember(…); await recall(…, 5, 2000); await recall(…, 5, 0); // 0 unlimitedimport cavemem # py/cavemem.py cavemem.remember(…); cavemem.recall(…, limit5, token_budget2000)三、Browser BridgeCDP 语义快照替代截图浏览器桥接 caveman-browse 通过 Chrome DevTools Protocol 附着到 Chrome读取Accessibility.getFullAXTree经 Caveman 引擎的强制-onlya11y压缩器压缩 AX 负载返回可操作的元素引用。它暴露四个工具browser_snapshot、browser_act、browser_eval、browser_recover。caveman tools browse https://example.com pricing # 带 query 过滤的快照 caveman tools browse act reference click # 对元素执行动作 caveman tools browse eval document.title # 求值 JavaScript caveman tools browse recover handle # 恢复字节精确原始 AX 负载 caveman tools browse close # 关闭隔离 Chrome构建go build ./browse/cmd/caveman-browse直接 CLI 助手caveman-browse snapshot http://127.0.0.1:3000 caveman-browse snapshot http://127.0.0.1:3000 save settings caveman-browse act uid click caveman-browse recover handle caveman-browse close要点browser_snapshot.query是大型页面的 token 高效路径保留最佳匹配的无障碍节点及其祖先同时 CCR 保留完整原始树紧凑输出使用[uid] role name行UID token 仅保留给可操作或未知自定义角色。节省永远是 inferredtokens_after统计精确的 Agent 可见 JSON 结果view_tokens单独隔离紧凑树的成本。恢复由 CCR 支撑browser_recover返回快照句柄对应的字节精确原始 AX 负载。直接命令共享一个脱离的、隔离的 Chrome 直到close首次使用创建 profile 与 CCR 目录。导航策略允许http(s)、about:blank及受限的data:text/html拒绝本地文件与特权协议。状态确认动作在另一次聚焦快照证明状态前报告settled:false。安全边界快照在语义结构足够时避免截图恢复保留精确捕获源。浏览器动作与 JS 求值可能改变页面或账号状态宿主权限策略应区分读/写操作。Source 与二进制为 BSL 1.1。四、Output Shrinker命令与工具输出压缩输出压缩器解析大型命令与工具结果保留高信号结构把完整源存入 CCR。适用于编译器日志、测试输出、diff、搜索结果与终端转录。some-command | caveman tools shrink # 管道输入 caveman tools shrink -- go test ./... # 捕获并压缩一个命令容量与语义结构化 shrink 输入上限 32 MiBCLI 命令捕获使用独立的有界上限默认8 MiB。超限输入被拒绝或由调用方策略处理绝不静默当作完整处理。安全替换的前提shrinker 必须保留错误类别、退出状态、相关路径与恢复句柄。缺少这些字段的简短摘要不是调试输出的安全替代。概念区分caveman tools shrink是命令输出压缩而专门的工具目录压缩二进制是caveman-shrink见下一节。caveman tools compress catalog会委托给caveman-shrink二进制caveman tools shrink保持为命令输出压缩见 packages/cli/AGENTS.md。五、Tool-catalog Shrinkercaveman-shrink压缩工具目录caveman-shrink专注于 MCP 与 OpenAI 风格工具目录让一大串工具定义消耗更少 token。它删除注释膨胀examples、titles、comments、schema markers压缩长描述但保留识别到的约束句同时逐字节保留结构选择面工具名、参数、枚举、required 字段、默认值、常量、$ref目标。cat tools.json | caveman-shrink tools.min.json # stdin→stdout推断比例报告走 stderr caveman-shrink lint tools.json # 查看每个工具的缩减不落地提交 caveman-shrink recover handle tools.original.json # 从 stderr 报告的句柄恢复精确原始字节 npx -y caveman-shrink lint tools.json # 无 Go 工具链即可运行保证见 shrink/README.md结构选择面压缩后的目录暴露与原始完全相同的名/参/枚举/required。同一工具行为仍需模型评测结构检查本身不能证明模型会选中相同工具。参数构造保留短描述整体保留长描述保留开头加识别到的约束句默认、常量、内部引用目标存活。Fail-open成功压缩是 S4 且模型可见格式错误或不可压缩输入原样直通。有界输入stdin 上限 32 MiBshrink/cmd/caveman-shrink/main.go 以io.LimitReader(r, maxBytes1)实现更大目录以cave_input_too_large失败无限制缓冲。可逆一次压缩型 shrink 在返回句柄前先把精确原始字节提交到CAVEMAN_CCR_DB或~/.caveman/ccr.db之后任何进程都能用caveman-shrink recover解析。描述缩减是模型可见且有损的结构保留不保证模型会选中同一工具。所有数字均为 inferred。六、本地存储布局与备份边界本地代理与工具通常使用以下文件相对用户主目录~/.caveman/caveman.db # 主代理数据库 ~/.caveman/ccr.db # CCR 恢复存储命令/工具输出、shrink 原始源 ~/.caveman/mem/mem.db # Cavemem 记忆 SQLite ~/.caveman/mem/ccr.db # 记忆召回的 CCR 恢复存储 ~/.caveman/caveman.yaml # 配置 ~/.caveman-cloud/config.json # 云端可选配置项目级 overlay 使用./.caveman/config.json。备份与删除须知这些文件承载恢复句柄recovery handle、学到的观测与本地记忆。若删除ccr.db先前caveman_compress、browser_snapshot、caveman-shrink产出的句柄将无法再解析若删除mem/mem.dbCavemem 记住的事实与取代历史一并丢失。因此在清理前须明确知道这些句柄与记忆将停止解析。七、使用边界与安全小结账号无关以上本地工具均无需 Caveman 账号即可运行数据全部留在本地磁盘。inferred-only 诚实性MCP、Cavemem、browse、shrink 全部只报告推断inferred节省从不声明verified这使 token 成本统计可信、可审计。可恢复性是核心契约所有有损压缩路径compress、browse snapshot、shrink、mem recall 命中都产出recovery_handle对应字节精确原始源保存在 CCR跨进程可解析。权限最小化MCP 由宿主 Agent 决定工具何时可调用应把工具权限配置到最窄浏览器动作与 JS 求值有写状态风险宿主策略应区分读写。失败不静默超限输入被显式拒绝cave_input_too_large、退出码 65不可压缩输入以ratio:0直通而非报错避免误导下游。以上能力共同构成 Caveman「少 token 也能干活」的本地底座压缩有损但处处可逆记忆有界但保守可信浏览器与命令输出都在可控上限内安全降级。【免费下载链接】caveman why use many token when few token do trick — Claude Code skill that cuts 65% of tokens by talking like caveman项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/caveman1/caveman创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考