mcp-compress 是一个 MCP 服务器，定位为“首个面向数据压缩的 MCP 服务器”。MCP 是 AI 智能体工具的标准协议，官方称已有 10000 多个 MCP 服务器，但此前没有专门用于压缩的，本项目填补了这一空白，让任何 AI 智能体都能压缩、解压、分析和存储数据。
主要能力方面，它采用零依赖、纯 Node.js 实现，压缩全程无损，解压返回与原始数据逐字节完全一致的内容。服务器会自动测试 gzip、Brotli 和 deflate 等算法并选择体积最小的结果；官方表示 Brotli 约 90% 的情况下胜出，因为它专为文本设计，通常比 gzip 小 20% 至 40%。资料还提到 TurboQuant 量化。官方给出的真实数据压缩效果为：文档约 60 倍、SQL 约 30 倍、日志约 20 倍。
它向任意已连接的智能体提供 7 个工具，覆盖压缩、解压、分析、存储与检索等用途。资料中展示的场景包括：压缩庞大的 API 响应、在压缩前先分析数据、将数据存储以便后续取回，以及查看已存储的内容。分析功能基于香农熵，可在压缩前判断是否值得压缩；存储功能是一个压缩键值存储，数据保存在 ~/.mcp-compress/ 目录下，为智能体提供持久化的压缩存储。
使用方式上，服务器通过 stdio 讲 MCP 协议，可接入任意兼容 MCP 的 AI 智能体。资料给出的接入示例是把配置添加到 ~/.claude/settings.json，并标注“OpenClaw / Any MCP Client”。关于具体的配置字段、启动命令与参数细节，资料未提供，暂未提供。
适用场景主要是 AI 智能体处理文本量较大的任务：API 响应、代码、文档与数据。官方强调上下文窗口成本高昂，压缩存储意味着在更小空间内容纳更多数据，从而降低成本。
限制方面，资料明确说明压缩是无损的；其余关于平台支持范围、性能上限、数据安全与许可协议等信息，暂未提供。
