ZipengWu365 /
TOMC
Il nécessite Python et un client compatible MCP pour fonctionner, sans entraînement ni service de modèle supplémentaire, et s’installe comme plugin ou via une API Python. Le README couvre aussi un guide de mémoire partagée et d’évaluation.
Résumé écrit par une IA à partir de la description et du README du dépôt.
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Sur GitHub
TOMC Memory: CPU context compression and task memory for Codex, Claude Code, Cursor, TRAE, WorkBuddy and other MCP clients.
La description écrite par ses auteurs sur GitHub.
ZipengWu365 / TOMC
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