收藏！MCP+代码执行：大模型Token省一半，小白也能懂的高效调用技巧

原创于 2025-12-02 10:44:00 发布 · 444 阅读

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在Model Context Protocol（MCP）生态中，代码执行（code execution）并非简单的技术叠加，而是解决智能体规模化工具调用时“Token通胀、延迟高企”的关键方案。它如何重塑工具交互逻辑，让代理能力实现“降本增效”双重突破？

作为连接智能体与外部系统的开放协议标准，MCP已构建起包含数千个工具接入点（MCP servers）的庞大生态。但生态扩张的背后，一个工程瓶颈日益凸显：接入的工具越多，模型上下文负载越重，不仅调用成本飙升，代理响应速度与稳定性也同步下滑。

从工程落地视角看，突破这一瓶颈的核心路径清晰明确：将传统的“模型直接调用工具”模式，升级为“模型编写代码调用API”的新范式。借助代码执行环境（沙箱），让工具按需加载、数据本地处理，仅将关键结果反馈给模型——这种方式尤其适配Claude系列等擅长代码生成与流程编排的大模型，能最大化其技术优势。

一、问题：工具越多，Token 越贵

识别两类最常见的 token 浪费来源，并理解其对时延与稳定性的影响。

现象 1：工具定义挤爆上下文。
常见做法是把所有 MCP 工具定义一次性塞进上下文，让模型通过“直接工具调用”语法使用它们。工具定义往往包含名称、描述、输入/输出 schema 等，当连接上百上千个工具时，仅“读完工具清单”就可能消耗数十万 tokens。这会带来两类问题：响应慢、费用高。

现象 2：中间结果反复经过模型。
在直接工具调用模式中，每一步工具返回结果（哪怕是超长文档或大型表格）都会回流到模型，再由模型发起下一步调用。结果就是：

中间数据二次甚至多次进出上下文，token 开销飙升；
超长内容可能超过上下文上限，流程直接失败；
大结构在多次复制/粘贴中更容易引入格式或字段错误。

相当于把所有工具说明书都摊在桌上（上下文），且每做一步都把全部原始材料端上来给大家过目，自然慢、累、易出错。

二、思路：把 MCP 工具“变成代码 API”

学会在代码执行环境（执行沙箱）里把 MCP 暴露为可编程的 API，由模型写代码调用，而非把所有定义塞进上下文。

关键转变是：让模型写代码，与 MCP server 对话。做法可以很朴素——把每个 server 的工具映射成文件系统中的“代码文件”，模型通过读文件来“认识工具”，通过写代码来“调用工具”。

一个简单的目录映射示意：

./servers/
  google-drive/
    getDocument.ts        # 工具定义与薄封装
    searchFiles.ts
  salesforce/
    updateRecord.ts
    findLead.ts

调用流程的“最小闭环”伪代码（TypeScript）：

// 读取所需工具的签名（仅按需读取）
// import { getDocument } from "./servers/google-drive/getDocument";
// import { updateRecord } from "./servers/salesforce/updateRecord";

async function attachTranscriptToLead(docId: string, leadId: string) {
  const text = await googleDrive.getDocument({ id: docId }); // 在沙箱中执行
  const summary = summarize(text, { maxTokens: 1024 });      // 本地先处理
  await salesforce.updateRecord({ id: leadId, note: summary });
  return "done";
}

要点：

按需加载：模型只会打开/读取“当下需要的工具文件”，而不是整套工具百科全书。
本地处理：先在执行环境里做过滤、聚合、抽取，再把精简结果回传模型。
Token 降维：实践中常见从十几万 tokens 降到几千，量级节省。

对于擅长写函数、组织多步流程的 Claude，这种“写代码驱动工具”的方式能更稳定地完成复杂任务，而不是在多轮工具调用里来回搬运大块上下文。

三、渐进披露：让模型只看“当下需要”的工具定义

用文件系统探索或搜索接口实现progressive disclosure（渐进披露），避免一次性加载全部工具描述。

文件系统探索：让模型先 ls ./servers，再进入 google-drive/ 或 salesforce/，只在需要时打开 getDocument.ts 或 updateRecord.ts。这就像翻工具箱：先看抽屉标签，再取对应扳手，而不是把所有工具摆满地。

搜索式发现（可选）：提供一个 search_tools 工具，支持关键词检索，并带有 detailLevel 参数：

name：只返回工具名（最低负载）
name+desc：返回名与简短描述
full：返回完整定义（含 schema）

模型可先粗筛，再精看；按需精读的代价更低。

四、上下文高效的数据处理与控制流

在沙箱中先算后说，用熟悉的编程结构替代“多轮工具-模型回路”，显著降低 token 与延迟。

1）先过滤后回传
当需要拉取一份 10,000 行的表格时，不要把全表送进上下文。让模型写代码在沙箱中做预处理：

const sheet = await sheets.getRange({ id, range: "A:E" });  // 10000 行
const top5 = sheet.rows.slice(0, 5);                         // 仅示例行
log.table(top5);                                            // 回传可视摘要

模型只看到必要的 5 行概览，而不是整张表。同理，聚合、join 多源数据、字段抽取都先在本地完成。

2）用代码写明控制流
轮询部署状态、重试、异常处理，用普通语言结构就能清楚表达：

for (let i=0; i<20; i++) {
  const status = await deploy.check({ id });
  if (status === "success") {
    await slack.post({ channel, text: "✅ Deploy succeeded" });
    break;
  }
  await sleep(15000);
}

对比“模型-工具”来回交替与 sleep，代码一次跑完更高效，也能显著缩短 “time to first token”（不必等模型逐步判定 if/else）。

五、隐私与安全：把敏感数据留在沙箱里

学习在执行环境中通过数据最小化与自动脱敏来降低泄露风险，同时维持端到端自动化。

在“代码执行 + MCP”模式下，中间结果默认留在沙箱。只有显式 log() 或返回的内容才会进入模型上下文。对于含 PII 的流程（如从 Google Sheets 导入客户信息到 Salesforce），可以在 MCP 客户端侧自动做tokenization（令牌化）：

写代码时仍使用真实字段；
MCP 客户端拦截并将姓名、邮箱、电话替换为令牌（如 {{pii.email:42}}）传给模型；
当把数据传给下游 MCP 工具（如 Salesforce）时，再由客户端反向解码为真值；

这样真实隐私数据从未进入模型上下文，既避免无意日志泄漏，也便于落地确定性的数据流规则（何处可读、何处不可读）。

让模型拿着“钥匙编号”办事，真正的钥匙只在门口（MCP 客户端）管理，从不交到模型手里。

六、状态与技能：让代理越用越能打（

掌握 持久化状态与可复用技能（Skills），并评估落地成本与收益。

1）持久化状态
执行环境有文件系统时，代理可将中间结果、游标进度写入磁盘：

writeFile("./state/progress.json", { lastProcessedId: 12345 });

断点续跑、失败恢复都更简单可靠。

2）沉淀“可复用函数”即技能
当某个任务的实现验证有效后，把这段代码存为复用函数，并配一份 SKILL.md（说明输入输出、前置条件、边界情况）。在 Claude 的 Skills（技能） 体系中，这些文件夹化的脚本与文档能被模型识别与复用，逐步形成更高层的抽象工具箱。下一次遇到相似任务，模型无需从零思考，直接调用“技能”。

3）落地权衡

收益：显著降低 token 与延迟；减少多轮粘贴式错误；提升复杂流程的可组装性；更好地做隐私隔离与数据最小化。
成本：需要一个安全的沙箱执行环境（严格的资源限制、文件/网络隔离、调用审计与监控）。这部分是系统工程投入，但其复杂度是可控且成熟可借鉴的。
建议路径：

从只读型工具切换为代码模式（如搜索、读取文档），先把“按需加载 + 本地过滤”做起来；
再把长链路多步流程迁移到代码执行，统一在沙箱中组织控制流；
最后引入自动脱敏与技能沉淀，完成隐私与可复用体系闭环。

总结：

MCP 让代理能连通海量外部系统，但“上下文承载工具与中间结果”的老路会在规模化时失速。把 MCP 当作代码 API，让模型写代码调用工具、在本地处理数据、只回传必要信息，既沿用了软件工程里行之有效的模式，也最大限度发挥了 Claude 在代码合成与多步推理上的强项。实践表明，这种模式常能将上下文开销从数十万 tokens 降到几千，同时带来更稳定的复杂流程执行力。如果你正在推进大规模的工具编排或企业级自动化，这是一条性价比极高、工程上务实可落地的路径。

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