MCP-Tools in Code umgewandelt, Tokenverbrauch um 98 % gesenkt: Anthropics neuer Ansatz

Anthropic hat eine neue Methode vorgestellt, um die Effizienzprobleme von MCP (Model Context Protocol) zu lösen.

Problem:

• Je mehr Tools es gibt, desto mehr fressen alle Tool-Definitionen den Kontext auf
• Zwischendaten werden ständig zwischen Modell und Laufzeit hin- und hergeschickt und verschwenden Token (z. B. wenn ein 50.000-Token-Dokument zweimal durchlaufen wird)

Lösung:

• MCP-Tools werden in Code-Dateien im Dateisystem umgewandelt
• Der Agent lädt nur die benötigten Tools und verarbeitet sie als Code
• Zwischendaten verbleiben ausschließlich in der Ausführungsumgebung und laufen nicht durch das Modell

Ergebnis:

• 98,7 % weniger Tokenverbrauch (150.000 → 2.000 Token)
• Zusätzliche Vorteile wie Filterung großer Datenmengen, Schleifen-/Bedingungsverarbeitung und besserer Datenschutz

Es handelt sich um einen Ansatz, der bestehende Software-Engineering-Muster auf AI-Agenten anwendet.

[yeorinhieut]

Fühlt sich wie smolagents an

[elbanic]

Gibt es eine Quelle?

[archvold]

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

[gcback]

Ironischerweise wurde MCP eingeführt, um die Komplexität zu verringern, die dadurch entsteht, dass der Client von Tools oder externen Ressourcen abhängt, aber wegen der Ineffizienz von MCP muss man die Komplexität des Clients nun wieder erhöhen.

Letztlich wirkt MCP stark wie eine Übergangstechnologie auf dem Weg zu AGI und damit ziemlich wie ein Klotz am Bein.

[ds2ilz]

Ich kann das alles auch nicht selbst komplett umsetzen, und MCP wurde doch gerade geschaffen, um die Anbindung zwischen verschiedenen Tools und Agenten zu ermöglichen – und jetzt heißt es plötzlich, die richtige Antwort sei, das wieder direkt selbst zu implementieren ... das ist verwirrend, hm.