Servidor MCP de TokenLens

• Direcciónhttps://tokenlens.live/api/mcpno está en el registro oficial: respondió al preguntarle

Ninguna entrada del registro oficial de MCP nombra este servidor. Respondió en tokenlens.live cuando el Atlas preguntó en la dirección donde suelen montarse los servidores, así que es del propio proveedor. Los clientes y catálogos que listan servidores a partir del registro no lo muestran.

• Estadorespondecomprobado el 2026-10-28
• Herramientas4
• El servidor se llamatokenlens
• Versión del servidor1.0.0
• Versión del protocolo2024-11-05

El 2026-10-28 el servidor respondió a initialize y tools/list sin iniciar sesión. Primera respuesta en 156 ms.

• Sus herramientas hacen todos los casos de uso comprobados: Trim filler from prompts before sending them; Save a finished chat as a reusable workflow.
• Comprobado 6 de los 7 días necesarios para juzgar su fiabilidad.

Lo dicen reglas a partir de las mediciones de arriba. La primera llamada probable la elige un modelo de la lista de herramientas; lee su descripción antes de fiarte.

• Nota INITE MCPtras una semanala nota necesita 7 comprobaciones diarias: 6 hasta ahora
• Qué puede hacer un agente con él2 de 2 casos de uso
• Respondiómidiendo6 de las 7 comprobaciones diarias necesarias para mostrar el porcentaje
• Mediana de la primera respuesta985 ms
• Espacio en el contexto del agente≈ 468 tokenslas definiciones de todas sus herramientas (4), que el agente lleva en cada turno
• Definiciones de herramientasB · 83 de 100
• Resultados tipados0 de 4 herramientasdeclaran outputSchema: el resultado llega tipado y se lee de una vez

• Sin indicar si solo lee o puede destruir: 4 de 4

Un programa comprueba el servidor una vez al día: initialize y tools/list, sin modelo. Los tokens son la longitud de las definiciones, a unos cuatro caracteres por token. La nota promedia seis comprobaciones del nombre, la descripción, el esquema y las anotaciones de cada herramienta; dice lo bien descritas que están, no si funcionan. La nota pondera solo lo medido: si responde (25%), si hace el trabajo del producto (25%), definiciones (20%), contexto (10%), uso (10%) y lo fácil que es conectarse (10%). Lo que no se midió queda fuera, y una instrucción oculta limita la nota a 40. El estado de los servidores MCP de los proveedores: método y números →

• analyze_prompt

  Analyze an AI prompt for token usage, estimated cost, and receive an optimized rewrite that preserves meaning while reducing tokens. Use this when a user wants to check, improve, or estimate the cost of a prompt.

• analyze_code

  Analyze a code snippet for quality issues, complexity, and receive an optimized version. Detects language automatically. Returns readability, maintainability, robustness and efficiency scores, plus a diff summary of changes.

• get_usage

  Get the current TokenLens account usage stats — plan, analyses used, analyses remaining, and when the counter resets.

• save_blueprint

  Save a chat conversation or workflow text to the TokenLens Blueprint Library. The raw text is stored and can later be turned into a reusable blueprint with variable slots from the library at tokenlens.live/library.