すべてのリクエストが同じ扱い
インテリジェントルーティングがなければ、すべてのリクエストが同じ汎用的な扱いを受けます。単純なリネームが複雑なリファクタリングと同じ重いコンテキストを取得します。
ctx_intentがタスクを分類し、最適な読み取りモード、バジェット、パイプライン戦略を自動選択します。
11 ツール
インテントルーティング
自動タスク分類がリクエストを最適な処理モードにルーティング。
モード選択
学習型モードプレディクターがタスクタイプとコンテキストに基づいて最適な圧縮戦略を選択。
バジェット適用
トークン、コスト、時間バジェット、SLOアクション：警告、スロットル、ブロック。
適応パイプライン
プロファイル別トグルとリアルタイムメトリクスを持つ6つのパイプラインステージ。
ハイブリッド検索フュージョン
BM25キーワードマッチング、セマンティックエンベディング、グラフ近接スコアをReciprocal Rank Fusion（RRF）で統合します。
知識強化オーバービュー
ctx_overviewがアーキテクチャサマリーと共に関連する知識ファクトとProperty Graphのホットスポットを表示します。
プログレッシブ検索スロットリング
繰り返しの検索で収穫逓減が発生した場合、エスカレーティングヒントがエージェントをガイドし、トークンの無駄遣いを削減します。
簡潔モード
設定可能な簡潔応答モードは冗長な説明を除去し、経験豊富な開発者や長時間セッションに最適です。
コンテキストポテンシャル（Φ）
すべてのコンテキスト要素は、関連性、構造、時間、履歴、コスト、冗長性を組み合わせた6因子ポテンシャル関数で評価されます。
コンテキストコンパイラ
Φランク付き貪欲選択が任意のトークン予算内で最小コンテキストパッケージを構築し、自動冗長性除去を実行。
コンテキストハンドル
遅延的なスパース参照（@F1, @K3）が必要になるまでコンテンツの読み込みを延期 — トークン効率のためのゼロコストコンテキストポインタ。
Cognitive Efficiency Protocol（CEP）
最適化されたコンテキスト配信によりAI推論品質を最大化するための構造化プロトコル。
10 MCP ツール
LeanCTXはすべてのリクエストをグラフ駆動型適応パイプラインを通じてルーティングします。タスクインテントを分類し、BM25、セマンティックエンベディング、グラフ近接度をReciprocal Rank Fusion（RRF）で統合した検索を行い、トークンとコストバジェットを適用し、知識ファクトとグラフホットスポットでオーバービューを強化します。プログレッシブスロットリングと簡潔モードにより、長時間セッションも効率的に維持されます。
ctx_intent Structured intent input (optional) — submit compact JSON or short text; server also infers intents automatically from tool calls.
ctx_overview Task-relevant project map — use at session start.
ctx_preload Proactive context loader — caches task-relevant files, returns L-curve-optimized summary (~50-100 tokens vs ~5000 for individual reads).
ctx_prefetch Predictive prefetch — prewarm cache for blast radius files (graph + task signals) within budgets.
ctx_dedup Cross-file dedup: analyze or apply shared block references.
ctx_response Compress LLM response text (remove filler, apply TDD).
ctx_benchmark Benchmark compression modes for a file or project.
ctx_context Session context overview — cached files, seen files, session state.
ctx_routes List HTTP routes/endpoints extracted from the project. Supports Express, Flask, FastAPI, Actix, Spring, Rails, Next.js.
ctx_feedback Harness feedback for LLM output tokens/latency (local-first). Actions: record|report|json|reset|status.
すべての出力に証拠が付随
LeanCTXはすべてのセッションの証拠アーティファクトを生成します：どのファイルが読み取られたか、何が圧縮されたか、どのチェックが通過したか、トークンがどのように使用されたか。これによりAI作業は監査可能、再現可能、信頼に値するものになります。