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

srclight: Полностью локальный сервер MCP для индексации кода с использованием эмбеддингов Ollama
srclight — это MCP-сервер для глубокого индексирования кода, который работает на 100% локально без API-ключей или облачных вызовов. Он использует парсинг AST через tree-sitter для 11 языков, SQLite FTS5 для поиска по ключевым словам, Ollama для эмбеддингов и GPU-ускоренное косинусное сходство через cupy.

Attesor: Обратная разработка на основе ИИ Rosetta 2 для виртуальной машины Linux
Attesor — это проект на GitHub, который использует искусственный интеллект для реверс-инжиниринга технологии бинарной трансляции Apple Rosetta 2. Цель проекта — задокументировать её архитектуру и, возможно, обеспечить трансляцию x86_64 в ARM64 на виртуальных машинах Linux.

devcontainer-mcp: Предоставьте ИИ-агентам собственную среду разработки, а не вашу
devcontainer-mcp — это MCP-сервер, который предоставляет 45 инструментов для AI-агентов, позволяющих создавать, управлять и работать внутри dev-контейнеров с использованием Docker, DevPod или GitHub Codespaces, сохраняя чистоту на хост-машине.

Фабрика агентов: Автономная система создает ИИ-агентов из онлайн-обсуждений проблем
Agent Factory — это автономная система, которая собирает данные с Reddit, HN, GitHub и Twitter о реальных проблемах, оценивает их по спросу, рыночному разрыву и выполнимости, а затем создаёт автономные ИИ-агенты для перспективных идей. Система использует минимальный шаблон Next.js с 7 инструментами и запускает Claude Code в фоновом режиме через shell-скрипт.