Пользователь Reddit измеряет накладные расходы токенов MCP: 67 тысяч токенов потреблено ещё до постановки вопроса.
Измерение накладных расходов токенов MCP
Разработчик на r/ClaudeAI измерил накладные расходы токенов своих серверов Model Context Protocol (MCP) и обнаружил значительное потребление контекста до какого-либо взаимодействия с пользователем.
Ключевые выводы из измерений
Разработчик сообщил:
- 67 000 токенов потреблено до ввода первого вопроса
- Это составляет треть их окна контекста только на загрузку определений инструментов
- Только Playwright MCP использовал 21 определение инструментов (~13 600 токенов) в каждой сессии, независимо от использования браузера
- GitHub MCP использовал ~18 000 токенов в режиме простоя
Альтернативные подходы с меньшими накладными расходами
Разработчик внедрил альтернативы:
- Заменил Playwright MCP на навык, который загружается по требованию, достигнув тех же возможностей примерно с 1/7 затрат контекста
- Использовал GitHub CLI (gh) вместо GitHub MCP, что использует ~200 токенов на команду вместо 18 000 токенов в режиме простоя
Сравнение подходов
Разработчик отметил, что навыки + CLI-инструменты:
- Выполняют ту же работу, что и MCP-серверы
- Потребляют токены только при фактическом использовании
- CLI-инструменты сочетаются друг с другом способами, недоступными для MCP-серверов
Измерение подчёркивает компромисс между удобством и эффективностью использования контекста при выборе между MCP-серверами и инструментами по требованию.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Скрипт и процесс слияния моделей GGUF для вариантов Qwen3.5-35B
Пользователь Reddit поделился скриптом на Python для объединения файлов моделей GGUF с минимальными потерями, в частности для комбинирования модели Qwen3.5-35B-A3B-Uncensored от HauhauCS с версией Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled от samuelcardillo. Скрипт работает на бесплатном тарифе Google Colab и включает поддержку квантования через llama-quantize.
SWE-CI: Новые эталонные тесты оценивают ИИ-агентов в долгосрочном сопровождении кода через CI
SWE-CI — это бенчмарк на уровне репозитория, который оценивает агентов на основе LLM в поддержании кодовых баз через циклы непрерывной интеграции, смещая фокус со статического исправления ошибок на долгосрочную поддерживаемость в рамках 100 реальных задач.
Open Swarm: Открытая система для запуска тысяч параллельных ИИ-агентов
Open Swarm — это система с открытым исходным кодом, которая запускает тысячи параллельных ИИ-агентов с полным доступом к более чем 150 интернет-инструментам, включая электронную почту, социальные сети, Google Workspace, веб-поиск, выполнение кода и планировщик cron.
Набор маркетинговых навыков для ИИ-агентов от Кори Хейнса
В OpenClaw добавлен набор из 25 маркетинговых навыков для ИИ-агентов, охватывающий оптимизацию конверсии, копирайтинг, аналитику и инжиниринг роста. Навык оптимизации конверсии отмечен как особенно эффективный в мультиагентных настройках.