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
Крэг: Инструмент с открытым исходным кодом создает единые правила для ИИ-агентов на основе конфигураций проектов.
Crag — это компилятор с открытым исходным кодом, который анализирует конфигурации проекта, генерирует единый файл governance.md, а затем компилирует его в несколько файлов правил для ИИ-агентов, чтобы предотвратить расхождение конфигураций в таких инструментах, как Claude Code, Cursor и Copilot.
OpenJet v0.4: Локальный кодовый агент с нулевой конфигурацией на базе llama.cpp
OpenJet v0.4 — это терминальный кодинг-агент с открытым исходным кодом для локальных LLM, который автоматически определяет оборудование, настраивает llama.cpp и предоставляет рабочий процесс в стиле Claude Code без ключей API.
Менеджер по продукту делится более чем 70 навыками Claude для автоматизации рабочих процессов в управлении продуктами.
Продуктовый менеджер с 20-летним опытом создал более 70 навыков для Claude, которые автоматизируют типичные задачи PM, включая генерацию PRD, анализ пользовательских интервью, составление конкурентных профилей и построение дорожных карт. Навыки доступны в виде загружаемых .md файлов для Claude Code.
ZSE: Открытый движок для вывода LLM с временем холодного запуска 3,9 секунды
ZSE — это движок вывода LLM с открытым исходным кодом, который сокращает требования к памяти для модели на 32B с 64 ГБ до 19,3 ГБ видеопамяти и обеспечивает холодный запуск за 3,9 секунды для моделей на 7B, используя предварительно квантованный формат .zse с отображёнными в память весами.