Tool-Definitionen werden bei jeder Anfrage gesendet, nicht einmalig. Füge deine MCP-Server-URL ein und sieh, wie viele Tokens das sind, welche Tools am schwersten sind und was es kostet.
Weniger Kontextkosten machen deinen Server günstiger im Betrieb. Einem Kunden zeigen sie trotzdem nicht, was er tut. Richte MCP Showcase auf dieselbe URL für ein Live-Playground mit Dokumentation pro Tool.
Wir lesen die Tool-Definitionen, die der Server bereitstellt — dieselben, die ein Agent erhält.
Name, Beschreibung und vollständiges JSON-Input-Schema, denn alle drei gehen bei jedem Turn an das Modell.
Tokens pro Anfrage, geschätzte Kosten pro 1.000 Turns und die Tools sortiert danach, wie viel Kontext jedes verbraucht.
Das ist der Teil, der die meisten überrascht. Die Tool-Definitionen eines MCP-Servers werden nicht einmal zu Beginn eines Gesprächs geladen — das Modell erinnert sich zwischen den Turns nicht an sie, also wird die vollständige Liste mit allen Beschreibungen und allen JSON-Input-Schemas bei jeder Anfrage erneut mitgesendet. Vierzig ausschweifende Tools sind keine einmalige Sache, sondern eine feste Abgabe auf jeden einzelnen Turn jedes Gesprächs, das dein Agent je führen wird.
Füge oben eine MCP-Server-URL ein: Der Rechner liest genau das, was ein Agent erhält, misst es und zeigt, wo das Gewicht tatsächlich liegt.
Nach Wirkung sortiert. Entferne Tools, die niemand aufruft. Server sammeln sie an; jedes wird bei jedem Turn berechnet, ob es je nützlich ist oder nicht. Kürze Beschreibungen auf einen klaren Satz dazu, was das Tool tut und wann man es nutzt — alles Längere ist meist für einen menschlichen Leser geschrieben, der es nie zu sehen bekommt. Straffe die Input-Schemas: Lange Beschreibungen pro Property und tief verschachtelte optionale Objekte machen in der Regel den Löwenanteil eines schweren Tools aus, und sie summieren sich, weil Schemas ausschweifendes JSON sind statt Prosa.
Es gibt einen zweiten Grund, der nichts mit Geld zu tun hat: Die Trefferquote bei der Tool-Auswahl sinkt, je länger die Liste wird. Ein Modell, das zwischen achtzig ähnlich beschriebenen Tools wählt, greift deutlich häufiger daneben als eines mit acht — Ausdünnen macht den Agenten also meist nicht nur billiger, sondern auch besser.
Gerechnet wird mit rund 3,6 Zeichen pro Token, was zum JSON-dichten Text von Tool-Definitionen passt und typischerweise etwa 10–15 % von einem echten Tokenizer abweicht. Das ist das richtige Werkzeug, um Tools untereinander zu vergleichen und Ballast zu finden. Es ist nicht das richtige Werkzeug, um eine Rechnung zu prüfen — und die Seite sagt das bei jedem Ergebnis, statt es dich annehmen zu lassen.
Beschreibungen zu kürzen spart Kontext, macht deinen Server günstiger und deinen Agenten treffsicherer. Es macht den Server aber auch schwerer verständlich für Menschen — und das wird zum Problem, sobald jemand ihn bewerten soll. MCP Showcase löst diesen Zielkonflikt: Das Modell bekommt deine schlanken Schemas, Interessenten bekommen ein Live-Playground mit generierter, lesbarer Dokumentation pro Tool. Du schreibst also nicht eine Beschreibung, die zwei sehr verschiedenen Lesern gerecht werden muss.