产品Token 优化思路有后处理压缩？有专用压缩模型？HeadroomML 模型 + 结构化 + 代理✅Prompt caching + 对话摘要❌❌CodexPrompt caching + 子代理隔离❌❌Cursor语义检索 + 自有模型❌❌CopilotEmbedding 语义搜索❌❌Agent 看到太多无用信息，浪费 token。不无脑压缩——ContentRouter 区分 6+ 种内容

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当你不再需要为每个工具学习一套新的调用方式时，AI 才能真正成为你的操作界面。过去我们习惯了"人适应工具"——学 JQL、学 REST API、学每个平台的交互范式。工具适应人（和 AI）。通过一个统一的协议，让所有工具说同一种语言，让人和 AI 都能用最自然的方式调用它们。Jira MCP Server 本身并不复杂——6 个工具，2-3 天的开发量。日常工作中最高频的那些操作，完全可以通过 M

AI Agent 不知道怎么「看懂」一个代码库。把代码变成图谱，把图谱通过 MCP 提供给 Agent。快：毫秒级查询，3 分钟索引 Linux 内核省：99% token 节省，2.1x 更少工具调用简：单文件二进制，零依赖，一行安装通：158 语言，11 个主流 Agent 自动适配对于日常使用 AI Agent 做开发的工程师来说，这是一个「装了就回不去」的工具。

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