Penqwin
Reduzca los costos de tokens de LLM enrutando el contexto de código.
Documentación
Reduzca los costos de tokens de LLM enrutando el contexto del código
Una interfaz estandarizada para que los asistentes de IA naveguen, comprendan e interactúen con el contexto de ingeniería de su repositorio.
Ver en npm Configuración
El costo de la ceguera del código base:
El impuesto de tokens
Los agentes de codificación de IA son increíblemente potentes, pero operan a ciegas. Cuando se les hace una pregunta simple como "what functions call ProcessPayment?", los agentes normalmente recorren su repositorio archivo por archivo.
Hacen grep en los archivos, leen módulos completos y siguen las importaciones secuencialmente. Esta exploración de documentos en bruto puede quemar fácilmente más de 40,000 tokens en una sola consulta simple. Durante una sesión de desarrollo, este "impuesto de tokens" conduce a costos de API descontrolados, tiempos de respuesta lentos y agotamiento frecuente del límite de contexto.
Un mapa estructural para
agentes de codificación de IA
El Context Router MCP resuelve la inflación de tokens al mapear la estructura esquelética de su repositorio: clases, funciones, importaciones, exportaciones y relaciones. Expone este esquema directamente a su agente de IA, permitiéndole navegar por los límites del código al instante.
Navegación estructural
En lugar de adivinar nombres de archivos o leer directorios completos, el agente consulta los esqueletos del código base para rastrear definiciones, importaciones y referencias cruzadas.
Compresión de contexto
El agente recupera solo las firmas y límites de código relevantes, eliminando los detalles de implementación innecesarios para mantener las cargas útiles compactas y rápidas.
Penqwin Context Router vs. búsqueda archivo por archivo
Pasar de la exploración ciega de archivos al enrutamiento de contexto estructural reduce el uso de tokens hasta en un 99%.
| Tipo de consulta | Penqwin Context Router | Búsqueda archivo por archivo | Ahorro |
|---|---|---|---|
| Encontrar función por patrón | ~200 tokens | ~45,000 tokens | 225x de ahorro |
| Listar todas las rutas HTTP | ~400 tokens | ~62,000 tokens | 155x de ahorro |
| Resumen de arquitectura | ~1,500 tokens | ~100,000 tokens | 67x de ahorro |
| Promedio total de sesión | ~2,100 tokens | ~207,000 tokens | Hasta 99% de reducción |
Configuración del IDE y
configuración
Conecte el Penqwin Context Router a su asistente de IA favorito en segundos usando el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) estándar.
Su PENQWIN_ORG_ID y PENQWIN_API_KEY se pueden recuperar desde app.penqwin.com/settings → pestaña integraciones.
Claude Desktop Cursor Antigravity / Gemini
Agregue la configuración del servidor a su archivo de configuración de Claude Desktop.
Ruta: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"penqwin": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@penqwin/mcp"],
"env": {
"PENQWIN_API_KEY": "YOUR_API_KEY",
"PENQWIN_ORG_ID": "YOUR_ORG_ID",
"PENQWIN_REPO": "owner/repo_name",
"PENQWIN_API_URL": "https://app.penqwin.com"
}
}
}
}
Copiar
Diseñado para
equipos de ingeniería
El Context Router MCP está diseñado para velocidad y eficiencia de huella, escalando fácilmente para compilar y enrutar planos estructurales para repositorios de nivel empresarial.
Re-indexación en menos de un segundo: Los repositorios de tamaño promedio se analizan e indexan en milisegundos, actualizando la memoria de su agente al instante mientras escribe.
Sincronización instantánea en todo el equipo: El mapeo estructural se mantiene continuamente sincronizado con la rama principal de su GitHub, haciendo que los planos del código base estén disponibles inmediatamente para todo el equipo sin necesidad de re-indexación individual.