Las definiciones de herramientas se envían en cada petición, no una sola vez. Pega la URL de tu servidor MCP y descubre cuántos tokens son, cuáles pesan más y cuánto cuesta.
Reducir el coste de contexto abarata tu servidor, pero sigue sin mostrarle a un cliente qué hace. Apunta MCP Showcase a la misma URL para tener un playground en vivo con documentación por herramienta.
Leemos las definiciones de herramientas que anuncia el servidor: las mismas que recibe un agente.
Nombre, descripción y esquema JSON de entrada completo, porque los tres se envían al modelo en cada turno.
Tokens totales por petición, coste estimado por 1.000 turnos y las herramientas ordenadas por el contexto que consume cada una.
Esta es la parte que sorprende. Las definiciones de herramientas de un servidor MCP no se cargan una sola vez al principio de la conversación: el modelo no las recuerda entre turnos, así que la lista completa, con todas las descripciones y todos los esquemas JSON de entrada, se envía de nuevo en cada petición. Cuarenta herramientas verbosas no son un coste puntual; son un impuesto fijo sobre cada turno de cada conversación que tu agente llegue a tener.
Pega arriba la URL de un servidor MCP y la calculadora leerá exactamente lo que recibe un agente, lo medirá y mostrará dónde está realmente el peso.
Por orden de impacto. Elimina las herramientas que nadie llama. Los servidores las acumulan, y cada una se cobra en cada turno sea útil o no. Acorta las descripciones a una frase clara sobre qué hace la herramienta y cuándo usarla: todo lo demás suele estar escrito para un lector humano que nunca lo verá. Recorta los esquemas de entrada: las descripciones largas por propiedad y los objetos opcionales muy anidados son normalmente el grueso de una herramienta pesada, y se acumulan porque un esquema es JSON verboso, no prosa.
Hay una segunda razón que no tiene nada que ver con el dinero: la precisión al elegir herramienta baja según crece la lista. Un modelo que escoge entre ochenta herramientas descritas de forma parecida se equivoca mucho más que uno que escoge entre ocho, así que adelgazar la lista suele hacer que el agente funcione mejor, no solo más barato.
Se aproxima a unos 3,6 caracteres por token, lo que encaja con el texto denso en JSON de las definiciones y normalmente queda dentro de un 10–15 % respecto a un tokenizador real. Es la herramienta adecuada para comparar herramientas entre sí y encontrar exceso. No lo es para cuadrar una factura, y la página lo dice en cada resultado en lugar de dejar que lo supongas.
Recortar descripciones para ahorrar contexto abarata tu servidor y hace más certero a tu agente. También lo vuelve más difícil de entender para una persona, y eso se convierte en problema en cuanto alguien tiene que evaluarlo. MCP Showcase resuelve ese conflicto: el modelo recibe tus esquemas ligeros y los clientes potenciales reciben un playground en vivo con documentación generada y legible para cada herramienta. Así no escribes una única descripción que deba servir a dos lectores muy distintos.