用代码执行让 MCP agent 更高效
来自 Anthropic Engineering · 期号 2025-11-04
摘要
MCP 连接的工具越来越多，每次把全部工具定义和中间结果塞进上下文窗口，既慢又贵。 Anthropic 的方案是让 agent 写代码来调用工具，而不是直接调用工具。agent 生成一段 Python 脚本，在沙箱里执行，只把最终结果写回上下文。这样工具定义只需加载一次，中间结果也不经过模型。 文章给出了一个完整示例：agent 用 `mcp_execute` 工具执行代码，代码里调用 Google Drive 和 Salesforce 的 MCP 工具，全程只消耗一次工具定义和一次最终结果的 token。 原文是工程详解，附了代码片段。
深读
导读 当 agent 连接的工具数量从几个增长到几百上千个时，把所有工具定义和中间结果都塞进上下文窗口会变得既慢又贵。Anthropic 工程团队提出了一种替代方案：让 agent 写代码来调用工具，而不是直接调用工具。读完这篇文章，你会理解为什么代码执行能节省 98.7% 的 token 消耗，以及它在安全、状态持久化方面的额外收益。 关键信息 - 直接调用工具时，连接数千个工具需要处理数十万 token 的工具定义，然后才能开始读取用户请求。 - 一个 2 小时的会议转录在两次工具调用间传递，会额外消耗约 50,000 token。 - 采用代码执行方案后，一个原本需要 150,000 token 的任务（从 Google Drive 读取文档并写入 Salesforce）降至 2,000 token，节省 98.7%。 - Cloudflare 发布了类似发现，将这种模式称为 "Code Mode"。 - 代码执行环境默认保留中间结果，只有显式 console.log 或 return 的数据才会进入模型上下文，这为隐私保护提供了天然屏障。 逐节讲解 直接调用工具的 token 浪费 文章指出两种常见但低效的模式。第一，大多数 MCP 客户端会把所有工具定义一次性加载到上下文中，每个工具包含名称、描述、参数列表。当连接数千个工具时，模型需要先处理数十万 token 的工具定义才能看到用户请求。第二，中间结果必须完整经过模型。以「从 Google Drive 下载会议转录并附到 Salesforce 线索」为例，转录全文在第一次调用返回时进入上下文，在第二次调用写入 Salesforce 时又需要再写一遍。一个 2 小时的会议转录约 50,000 token，更大的文档甚至可能超出上下文窗口限制。 代码执行如何改善上下文效率 核心思路是把 MCP 服务器暴露为代码 API，而不是直接的工具调用。具体做法是生成一个文件树，每个工具对应一个 TypeScript 文件，agent 通过浏览文件系统来发现工具：先列出 ./servers/ 目录找到可用服务器，再读取具体工具文件了解接口。这样 agent 只加载当前任务需要的工具定义。文章给出的 Google Drive 到 Salesforce 示例中，agent 用 import 语句引入工具，在代码中完成读取和写入，全程只消耗一次工具定义和一次最终结果的 token——从 150,000 token 降至 2,000 token。 代码执行的额外收益 文章列出了代码执行带来的五个好处。渐进式暴露：模型擅长浏览文件系统，可以按需读取工具定义，或者通过 search_tools 工具搜索相关定义。上下文高效的结果处理：从 10,000 行电子表格中筛选出待处理订单时，agent 在代码中完成过滤，只把 5 行…