乐视云服务器用代码生成提升MCP服务器效能

云存储和云服务器

令牌消耗直接从约150,000降到不到2,000，节省接近99%。

结论先交代清楚：把让模型直接去调用一堆工具换成让模型写代码，然后把代码放到沙箱跑，能把模型和外部世界之间来回搬的大块数据给砍掉，省的不是一点点，是实打实的令牌和延迟。真实生产数据和多方验证都说明了这条路能省钱又提速，但也不是白送的，需要多做工程和安全工作。

说回为什么能省。老做法是把所有工具的定义一次性塞进模型上下文，代理一启动，上百个工具的介绍、接口、用法，都被往里面装。上下文一装满，接下来每次中间结果、文件内容、摘要这些东西都得反复回流到模型，结果就是同一份数据被模型看进看出好几遍，开销成倍增长。换个方式，只给模型一个小而明确的编程接口，让它去写操作这些工具的代码，然后在受控的沙箱里跑这段代码——数据读写都在沙箱里完成，模型只拿到执行日志和必要的元信息。结果，往返的令牌数直接少很多。

举个更直观的对比，下面这段数字就是说明书。用传统的MCP方式，让代理做四件事：读文档、抽关键词、生成摘要、保存结果，会走下面这些步骤和令牌开销：

- 把所有工具定义先装进上下文，花了约1,304个token。

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- 模型调用 read_file，又额外用了30个token。

- 文件内容被完整返回，花了689个token（这是文档第一次进上下文）。

- 模型再调用 extract_keywords，整份文档又被送进模型，上约700个token。

整合来看，这份大约2,510字符的文档在传统路径下多次穿梭模型，最终传统路径总计花了大约4,412个token。

用代码执行的路线，流程就不一样了：

- 先把一个精简的 TypeScript 风格 API 给模型，只有基础接口，开销约184个token。

- 模型基于这个接口生成代码，约285个token。

- 代码在沙箱里跑：文件读、关键词抽、摘要生成、结果存储，这些都在执行环境完成，模型看不到原文。

- 最后只把执行日志（比如成功/失败、摘要的元信息）回传模型，花了约42个token。

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合计约511个token。跟传统方案比，少了约3,901个token，降幅大约88.4%。Anthropic 在自家生产线上看到的差别更极端：从约150,000个token降到接近2,000个token，幅度接近98.7%。Cloudflare 做了独立测试，也复现了类似结果。

为什么两家都看到类似结论？有个像样的比喻：大型语言模型读过海量代码，但训练里很少看到那种把一堆工具定义塞给模型、再让模型反复调用的场景。就像让一个写诗的人去做流水线装配，他不是不行，但效率不高。把工具抽象成代码接口，让模型在熟悉的代码语境里去写逻辑，既发挥模型长处，也避免重复把大段数据搬来搬去。

背景方面也得说清楚。自从2024年11月MCP出现后，社区很快搭起成千上万台MCP服务器，代理要能访问数据库、云存储、各种外部资源。生态扩张快，但默认设计有个问题：把所有工具定义一次性加载到上下文。小规模时还能应付，但一旦工具数量上去、并发上去、生产流程复杂了，这种把数据反复送回模型的做法就扛不住，令牌消耗和响应延迟双双爆表，成本直线上升。

当然，新办法也有代价。要把工具封装成小而确定的API，然后搭安全的沙箱、日志系统、权限控制、审计链路，这些都需要额外的工程投入。运维复杂度提高了，出问题时排查也更麻烦；沙箱和执行环境本身也有运行成本，尤其在高并发场景下，这部分花费会被放大。安全上要格外小心，必须限制沙箱的文件访问和网络出站，防止数据泄露。

还要做判断：不是所有场景都适合立刻换到代码执行。若任务对延迟容忍度高、工具种类少、合规和审计要求不苛刻，把工具直接作为函数调用更简单；但在生产环境里，一旦工具多、文档和中间数据会频繁回流模型，或者业务有财务与合规要求，就值得考虑把流程改成代码执行，能更好控制数据暴露并节省令牌成本。

实操上，迁移到代码执行通常要走几步活儿：

- 把现有MCP工具做映射，拆成小而明确的API定义，接口要干净、参数要明确。

- 设计并搭建安全执行环境，限制文件系统和网络访问，给沙箱最小权限。

- 记录充分的执行日志，既供模型后续判断，也方便排查问题。

- 对比监控数据，量化令牌使用、延迟和成本变化，确保收益大于投入。

这些步骤每一步都有人得干，工程量不小，但每次避免大量数据回流都能在长期运营里换来真金白银。

实务经验里还有几件细节别忽视。API定义不要太臃肿，越简单越好；日志要把关键元信息保留，别把大文件体都回传给模型；在代码里做好重试和错误处理，避免模型不断生成重试逻辑然后把失败的中间态再送回来；权限控制要细到每个API和每类数据；审计线要能把操作和结果连上，便于合规检查。

如果你正在做生产级代理系统，尤其是业务接近财务或合规的，值得把这套思路试一遍。想试的话，先把工具拆成小API，搭好沙箱和日志，跑一遍对比测试，你就能直观看到令牌和延迟的差别。

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