MCPツールをコードに変えたらトークンが98%減少: Anthropicの新アプローチ

AnthropicがMCP(Model Context Protocol)の効率性の問題を解決する新しい方法を提示しました。

問題:

• ツールが増えるほど、すべてのツール定義がコンテキストを圧迫
• 中間データがモデルとの間を往復し続け、トークンを浪費（例: 50,000トークンの文書が2回通過）

解決策:

• MCPツールをファイルシステム上のコードファイルに変換
• エージェントが必要なツールだけを読み込み、コードとして処理
• 中間データは実行環境にのみ留まり、モデルを経由しない

結果:

• トークンを98.7%削減（150,000 → 2,000トークン）
• 大容量データのフィルタリング、反復・条件処理、プライバシー強化などの追加メリット

既存のソフトウェアエンジニアリングのパターンをAIエージェントに適用したアプローチです。

[yeorinhieut]

smolagentsっぽい

[elbanic]

出典はありますか？

[archvold]

https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp

[gcback]

クライアントがツールや外部リソース依存によって生じる複雑さを減らすためにMCPが出てきたのに、MCPの非効率性のせいで再びクライアントの複雑さを高めなければならないという皮肉な状況ですね。

結局のところ、MCPはAGIへ向かう過渡期の技術で、鶏肋のようなものだという印象が強いですね。

[ds2ilz]

自分で全部を実装することもできないし、複数のツールやエージェント間の連携のために作られたのがMCPなのに、今度はそれをまた直接実装するのが答えだと言うんですね……混乱しますね、うーん