// devtools · headroomlabs-ai/headroom

headroom

headroom es un proyecto de herramientas de desarrollo de código abierto de headroomlabs-ai (headroomlabs-ai/headroom en GitHub). Tiene 74.736 estrellas en GitHub y 5.785 bifurcaciones, se publica bajo la licencia Apache-2.0 y se actualizó por última vez en GitHub el 8 de octubre de 2026.

Compress tool outputs, logs and RAG chunks before they reach the LLM — same answers, fewer tokens

★ 74,7k estrellas⑂ 5,8k bifurcacionesApache-2.0actualizado oct 2026
▦ visual: el README de este proyecto no incluye ninguna captura incrustable,
así que aquí va un marcador. La guía de abajo está completa de todos modos.
// datos del proyecto

Datos del proyecto

Estrellas en GitHub
74.736
Bifurcaciones
5.785
Licencia
Apache-2.0
Última actualización en GitHub
8 de octubre de 2026
Tipo de ficha
Guía de instalación completa
Sitio oficial
Official site
// cómo funciona

Cómo funciona

  1. Clarify your goal

    Decide what you want from headroom and check the README and requirements to confirm it fits your setup and Python environment.

  2. Get the code

    Clone the repository from GitHub (github.com/headroomlabs-ai/headroom) or use the documented install channel if you do not need the source.

  3. Install and configure

    Follow the README quickstart to install dependencies and set any required configuration or credentials.

  4. Run your first task

    Work through the README's first example end to end, then adapt it to your own project or data.

// características

Por qué gusta tanto

Context compression

Compresses tool outputs, logs, files and RAG chunks before they enter the context window.

Large JSON savings

The project reports 60-95% fewer tokens for JSON payloads while keeping answers the same.

Library, proxy and MCP

Usable as a Python/TypeScript library, a proxy, or an MCP server.

Agent compatible

Works with coding agents such as Claude Code and Cursor and frameworks like LangChain.

Learn mode

`headroom learn` adapts compression to your workload, per the README.

FastAPI based proxy

The proxy is built on FastAPI for easy self-hosting.

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// ejecútalo

Ejecútalo tú mismo

  1. Clone the repository

    Start by getting the source and entering the project directory.

    git clone https://github.com/headroomlabs-ai/headroom.git
    cd headroom
  2. Install Headroom

    The README recommends a uv tool install for the CLI, or pip for the Python package.

    pip install "headroom-ai[all]"
  3. Run it with your agent

    Start the proxy or MCP server and point your agent at it, per the 60-second get-started guide.

    headroom  # see README for the exact command
// casos de uso

Qué puedes crear

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// preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

Who maintains headroom?

It is maintained by headroomlabs-ai and contributors on GitHub, where the repository github.com/headroomlabs-ai/headroom is the canonical home for code, issues and releases.

Is headroom free to use?

Yes — it is open source under the Apache-2.0 license. Read the license in the repository for what is permitted, including any conditions on redistribution or commercial use.

Does it need a paid API key?

No key of its own — it sits in front of your existing LLM provider, which still uses your own key.

How does headroom compare to alternatives?

Compared with manual context pruning: Headroom compresses content automatically as a proxy or MCP server instead of developers hand-trimming every payload.

How do I get started?

Clone github.com/headroomlabs-ai/headroom, follow the README quickstart to install it, and run the documented first example before adapting it to your own work.

// sigue explorando

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