Convertir les outils MCP en code réduit les tokens de 98 % : la nouvelle approche d’Anthropic

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.

[yeorinhieut]

Une impression de smolagents

[elbanic]

Y a-t-il une source ?

[archvold]

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

[gcback]

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.

[ds2ilz]

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.