MCP Response Analyzer（优先级 MEDIUM）用于处理大型输出，核心目的是减少上下文膨胀：将大响应写入 /tmp/aura-frog/ 临时目录，只把摘要加载进对话上下文，仅在需要时引用完整数据。
适用触发条件：命令输出超过 100 行时保存到临时文件并生成摘要；API 响应超过 5KB 时保存 JSON 并提取关键字段；文件搜索结果超过 50 个时保存列表并只显示前 10 个；测试输出超过 50 行时保存完整内容并摘要通过/失败情况；构建输出超过 100 行时保存完整内容并只显示错误。
临时目录结构：/tmp/aura-frog/ 下包含 responses/（cmd-{timestamp}.txt、api-{timestamp}.json、search-{timestamp}.txt）、summaries/（summary-{timestamp}.md）以及 session/{session-id}/ 等会话专用数据。
使用方式以三个模式为主。模式一：大命令输出，先将 npm test 重定向保存到 /tmp/aura-frog/responses/test-$(date +%s).txt，再用 grep 提取 PASS、FAIL、Tests、Suites 等关键行并只加载最后 10 行摘要。模式二：API 响应分析，先用 curl 保存完整 JSON，再用 jq 提取总数与前几条字段作为摘要。模式三：文件搜索结果，先 find 保存完整列表，再用 wc -l 与 head -10 显示数量与样例。
提供命令包括：bash scripts/response-save.sh "npm test" "test-results" 用于保存并返回路径与摘要；bash scripts/response-summary.sh test-results-1234567890 用于读取已保存响应的摘要；需要完整数据时直接 cat 对应文件。
该模式可与工作流集成，例如 Phase 2 测试 RED 阶段用模式一保存测试输出，Phase 4 重构与审查阶段用模式一保存 linter 输出与覆盖率报告，任意阶段的大型 API 响应用模式二。
清理方式：每日自动清理可运行 find /tmp/aura-frog -mtime +1 -delete，手动清理可运行 rm -rf /tmp/aura-frog/responses/*。
最佳实践：先摘要、需要时再加载完整数据；使用时间戳防止文件冲突；定期清理临时文件；通过 ID 引用完整输出。资料称该模式在测试输出冗长的 TDD 阶段尤其有用；资料未提供具体收费、平台限制或安装前提。