MCP tools को code में बदलने पर token 98% घट गए: Anthropic का नया approach

Anthropic ने MCP(Model Context Protocol) की efficiency समस्या को हल करने का एक नया तरीका पेश किया है.

समस्या:

• tools जितने बढ़ते हैं, सभी tool definitions context को उतना ही खा जाती हैं
• intermediate data model तक बार-बार आता-जाता रहता है, जिससे token waste होता है (उदाहरण: 50,000 token वाले document का दो बार pass होना)

समाधान:

• MCP tools को filesystem के code files में बदलना
• agent सिर्फ ज़रूरी tools को load करके code के रूप में process करता है
• intermediate data सिर्फ execution environment में रहता है, model से होकर नहीं गुजरता

परिणाम:

• tokens में 98.7% की बचत (150,000 → 2,000 tokens)
• large-scale data filtering, iteration/conditional processing, privacy strengthening जैसे अतिरिक्त फायदे

यह existing software engineering patterns को AI agents पर लागू करने वाला approach है.

[yeorinhieut]

smolagents जैसा एहसास

[elbanic]

कोई स्रोत है?

[archvold]

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

[gcback]

MCP तो client में tools या external resource dependencies की वजह से पैदा हुई जटिलता को कम करने के लिए आया था, लेकिन MCP की inefficiency की वजह से फिर से client की complexity बढ़ानी पड़ रही है — यह काफ़ी विडंबनापूर्ण स्थिति है.

आख़िरकार, यह महसूस होता है कि MCP, AGI तक पहुँचने के रास्ते की एक transitional technology है, इसलिए इसका महत्व कुछ हद तक अधूरा-सा लगता है.

[ds2ilz]

मैं खुद सब कुछ सीधे implement भी नहीं कर सकता था, और कई tools तथा agents के बीच integration के लिए ही MCP बनाया गया था, लेकिन अब कहा जा रहा है कि उसे फिर से सीधे implement करना ही जवाब है.... यह थोड़ा भ्रमित करने वाला लग रहा है, हम्म