Una publicación de r/ClaudeAI lanzó PullMD para corregir la hinchazón del token HTML en Claude Code. La misma solución se ejecuta a través del punto final /extract de Scavio sin infraestructura. Este tutorial recorre el intercambio.
Requisitos previos
- Código Claude instalado
- Clave API de Scavio
Guia paso a paso
Paso 1: Identificar HTML de grabación de tokens en el agente actual
Busque llamadas a herramientas que obtengan HTML sin formato y lo pasen al LLM.
Python
# Before:
# fetch(url) -> raw HTML -> LLM context
# 60KB HTML = ~30K tokensPaso 2: Adjuntar Scavio MCP
Una línea de configuración en Claude Code.
Bash
claude mcp add scavio https://mcp.scavio.dev/mcp --header "x-api-key: $SCAVIO_API_KEY"Paso 3: Reemplace la herramienta de búsqueda con la herramienta MCP de extracción
El agente llama a extraer (url) en lugar de buscar.
Python
# Agent prompt now uses extract tool:
# 'Use extract to read the markdown of $URL'
# Returns ~3K tokens of clean markdown.Paso 4: Ejecutar antes/después del recuento de tokens
Compare el uso de tokens en la misma tarea.
Text
# Before: 30K input tokens / call
# After: 3K input tokens / call
# 10x reduction at the input layer.Paso 5: Decidir el costo por llamada
El extracto de Scavio es 1 crédito/llamada. PullMD autohospedado es gratis + su infraestructura.
Text
# Scavio: $0.0043/call hosted
# PullMD: $0/call + server you maintain
# Pick based on infra preference.Ejemplo en Python
Python
# Direct API alternative if not using MCP:
import os, requests
resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/extract',
headers={'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']},
json={'url': url, 'format': 'markdown'}).json()
markdown = resp.get('markdown', '')Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same shape in TS.
const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/extract', {
method: 'POST',
headers: { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
body: JSON.stringify({ url, format: 'markdown' })
}).then(r => r.json());Salida esperada
JSON
Claude Code agent's HTML-related tool calls drop from ~30K input tokens to ~3K. Per-task LLM cost drops accordingly.