“Memory is no longer just a feature; it is core AI infrastructure.” — PowerDrill AI, 2026

En 2026 el problema del token optimization en MCP es brutal. Si conectas 10 servidores MCP a Claude Code, quemarás 100K tokens de contexto antes de escribir una línea de código. Un tercio del contexto de Sonnet 4.5, desaparecido.

La comunidad reaccionó con tres estrategias:

1. Comprimir tool descriptions → mcp-compressor (Atlassian Labs, 66 estrellas)
2. Detectar y eliminar ghost tokens → token-optimizer (1,216 estrellas)
3. Sandboxear output + session continuity → context-mode (16,361 estrellas 🔥)

La primera vez que leí estos nombres pensé: “Es lo mismo con tres nombres”.

No lo es. Cada uno resuelve un lado completamente diferente del problema.

El problema real tiene 4 lados

Cada proyecto MCP optimization resuelve una cara del problema:

Context-mode: el gigante (16,361 estrellas)

Este es el que domina. No por compresión, sino por 4 soluciones integradas.

Las 4 soluciones

Paradigma “Think in Code” (OBLIGATORIO)

// BEFORE: 47 × Read() = 700 KB
// AFTER: 1 × ctx_execute() = 3.6 KB

ctx_execute("javascript", `
  const files = fs.readdirSync('src').filter(f => f.endsWith('.ts'));
  files.forEach(f => console.log(f + ': ' + fs.readFileSync('src/'+f,'utf8').split('\\n').length + ' lines'));
`);

Llama scripts, no tools.

Estadísticas brutales

Plataformas soportadas (15!)

Claude Code (plugin marketplace), Codex, OpenClaw, Cursor, Pi, y 10 más.

Instalación en Claude Code:

/plugin marketplace add mksglu/context-mode
/plugin install context-mode@context-mode
/context-mode:ctx-doctor  # Diagnóstico

💡 Usa context-mode cuando: Usas Claude Code/Codex/OpenClaw + necesitas session continuity + te gusta Think in Code.

⚠️ NO uses context-mode cuando: Solo usas Hermes Agent (no tiene hooks context-mode)

token-optimizer: el detective de ghost tokens

Este no comprime nada. Detecta lo que no deberías estar gastando.

Los dos tipos de waste que arregla

Estadísticas

Lo que ofrece

• Plugins nativos para Claude, Codex, OpenClaw
• Analytics de consumo por sesión
• Patrón slice para compressors
• Patrón cache para behavioral waste
• 467 commits, 123 tags → muy maduro

Comandos clave

# Ver stats de sesión
ctx_stats

# Search indexed content
ctx_search "search query"

# Execute code script
ctx_execute "python" "code_here"

# Insight analysis
ctx_insight

# Purge contenido antiguo
ctx_purge --older-than 7d

💡 Usa token-optimizer cuando: Quieres debugging + analytics de token waste + estás en Claude Code/Codex/OpenClaw.

mcp-compressor: el compresor de Atlassian Labs

Este sí comprime tool definitions. Es un proxy MCP que reduce las descripciones de herramientas.

Estadísticas

Características

Cómo funciona

Cambia el pattern de interacción: el modelo ve una superficie comprimida primero, pide el schema completo solo para la tool seleccionada, y luego la invoca.

Instalación

# Python
pip install mcp-compressor

# Rust (cargo)
cargo install mcp-compressor

Uso en Claude Code

{
  "mcpServers": {
    "compressed-mcp": {
      "command": "mcp-compressor",
      "args": [
        "proxy",
        "--server", "stdio:./my-mcp-server.js",
        "--level", "high"
      ]
    }
  }
}

💡 Usa mcp-compressor cuando: Tienes múltiples MCP servers existentes + quieres reducir tool definitions sin cambiar tools + quieres Python/Rust.

OneTool: la alternativa “un MCP para todos”

Este es el que ya tienes instalado en /home/pablo/.local/bin/onetool. Diferente filosofía: en vez de comprimir, elimina tool definitions.

Estadísticas

Filosofía

En vez de leer tool definitions, el agente escribe código:

__run brave.search(query="react docs 2026")

Características

Tu config actual (10 MCPs conectados)

chrome-devtools: ✅ 29 tools (connected)
context-mode: ✅ 11 tools (connected)
docker-hub: ✅ 13 tools (connected)
jules: ✅ 8 tools (connected)
playwright: ✅ 23 tools (connected)
stitch: ✅ 14 tools (connected)
zai-vision: ✅ 8 tools (connected)
zai-search: ❌ 0 tools (disconnected - IPv6 issue)
zai-reader: ❌ 0 tools (disconnected - IPv6 issue)
zai-zread: ❌ 0 tools (disconnected - IPv6 issue)

💡 Usa OneTool cuando: Quieres 100+ tools en un servidor + no te importa GPL + quieres Python.

⚠️ Fix pending: Los 3 MCPs de Z.AI fallan por IPv6 (requieren -4 en curl).

Comparación directa

Matriz de decisión

Comparación de costo

¿Puedo usar múltiples a la vez?

Sí, y así lo hago en algunos setups.

{
  "mcpServers": {
    "context-mode": { ... },
    "onetool": { ... },
    "mcp-compressor": { ... },
    "token-optimizer": { ... }
  }
}

¿Cuándo uno, cuándo múltiples?

• Necesitas session continuity + plugins automáticos → context-mode solo
• Necesitas debugging + analytics → token-optimizer solo
• Necesitas comprimir MCPs existentes → mcp-compressor solo
• Necesitas 100+ tools → OneTool solo
• Necesitas todo → Combínalos (context-mode + OneTool = poder + continuity)

Mi setup actual

Regla de oro: ¿Session continuity + plataforma soportada? context-mode. ¿Hermes Agent + 100+ tools? OneTool. ¿Debugging? token-optimizer. ¿Múltiples MCPs existentes? mcp-compressor.

Cuál elegir para tu caso

🔗 Recursos

• Context Mode - 15 plataformas, plugins automáticos
• token-optimizer - Plugins Claude/Codex/OpenClaw
• mcp-compressor - Atlassian Labs, 4 niveles de compresión
• OneTool - 100+ tools en un servidor
• MCPGod CLI - Gestión de servidores MCP (1 año inactivo - ❌ no recomendado)
• Serena vs OneTool: ¿cuándo usar cada uno? - Mi artículo anterior sobre OneTool
• GitHub MCP Server compression benchmark - Blog oficial Atlassian

💭 ¿Cuál usarías tú?

context-mode, token-optimizer, mcp-compressor o OneTool? ¿O múltiples a la vez? ¿Qué caso de uso tienes que no cubrí? Déjamelo en los comentarios.