Convertir les outils MCP en code réduit les tokens de 98 % : la nouvelle approche d’Anthropic
(aisparkup.com)Anthropic a présenté une nouvelle méthode pour résoudre les problèmes d’efficacité de MCP (Model Context Protocol).
Problème :
- Plus le nombre d’outils augmente, plus leurs définitions consomment du contexte
- Les données intermédiaires font sans cesse l’aller-retour avec le modèle, ce qui gaspille des tokens (ex. : un document de 50 000 tokens est traité deux fois)
Solution :
- Convertir les outils MCP en fichiers de code dans le système de fichiers
- L’agent ne charge que les outils nécessaires et les traite sous forme de code
- Les données intermédiaires restent uniquement dans l’environnement d’exécution et ne passent pas par le modèle
Résultat :
- Réduction de 98,7 % des tokens (150 000 → 2 000 tokens)
- Autres avantages : filtrage de gros volumes de données, traitement itératif/conditionnel, renforcement de la confidentialité
Il s’agit d’une approche qui applique aux agents IA des patterns classiques de l’ingénierie logicielle.
5 commentaires
Je ne peux pas tout implémenter moi-même, et le MCP a justement été conçu pour l’intégration entre plusieurs outils et agents, mais maintenant on nous dit que la bonne réponse est finalement de tout réimplémenter directement... C’est assez déroutant, hmm.
Une impression de smolagents
Y a-t-il une source ?
https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp
Le MCP a été conçu pour réduire la complexité apparue côté client à cause des dépendances aux outils ou aux ressources externes, mais on se retrouve ironiquement dans une situation où il faut à nouveau augmenter la complexité du client à cause de l’inefficacité du MCP.
Au final, on a vraiment l’impression que le MCP est une technologie de transition vers l’AGI, assez ambiguë dans son utilité.