Claude MCP Tool Search渐进式加载详解：节省95%上下文成本

当你的 MCP 工具越来越多，Claude 的上下文窗口却被工具定义吃掉大半？Anthropic 最新的 Tool Search 功能来了！

痛点：工具越多，上下文越少

如果你是 Claude Code 或 MCP 的重度用户，一定遇到过这个问题：

连接 5 个常用 MCP 服务器，工具定义就吃掉 55K+ tokens

MCP 服务器	工具数量	Token 消耗
GitHub	35 个工具	~26K tokens
Slack	11 个工具	~21K tokens
Sentry	5 个工具	~3K tokens
Grafana	5 个工具	~3K tokens
Splunk	2 个工具	~2K tokens
合计	58 个工具	~55K tokens

如果再加上 Jira（~17K tokens），你还没开始对话，上下文窗口就已经被占用了 100K+ tokens。

Anthropic 内部测试显示，有些配置的工具定义甚至达到了惊人的 134K tokens！

这不仅浪费了宝贵的上下文空间，还导致了另一个问题：工具选择准确率下降。当 Claude 面对几十个相似名称的工具时（比如 notification-send-user vs notification-send-channel），很容易选错。

解决方案：Tool Search 渐进式加载

Anthropic 在 2025 年底推出了 Tool Search Tool，核心思路是：

不再一次性加载所有工具定义，而是按需动态发现和加载。

工作原理

传统方式：
┌─────────────────────────────────────────┐
│启动时加载全部50+工具定义(~72K tokens)│
│+系统提示+对话历史│
│=上下文消耗~77K tokens（还没开始工作）│
└─────────────────────────────────────────┘

ToolSearch方式：
┌─────────────────────────────────────────┐
│启动时只加载ToolSearchTool(~500 tokens)│
│+用到时按需加载3-5个相关工具(~3K tokens)│
│=上下文消耗~8.7K tokens                 │
│=节省95%上下文空间！│
└─────────────────────────────────────────┘

实测效果

指标	优化前	优化后	提升
工具定义 Token 消耗	~72K	~8.7K	88% 减少
Opus 4 工具选择准确率	49%	74%	+25%
Opus 4.5 工具选择准确率	79.5%	88.1%	+8.6%
每月 API 成本（1万请求/天）	$13，500	$1，530	节省 $11，970

如何配置

1. API 调用方式（开发者）

在 API 调用中添加 defer_loading: true 标记：

{
  "tools":[
    {
      "type":"tool_search_tool_regex_20251119",
      "name":"tool_search_tool_regex"
    },
    {
      "name":"github.createPullRequest",
      "description":"Create a pull request",
      "input_schema":{...},
      "defer_loading":true
    }
  ]
}

2. MCP 服务器级别配置

可以对整个 MCP 服务器启用延迟加载，同时保留高频工具常驻：

{
  "type":"mcp_toolset",
  "mcp_server_name":"google-drive",
  "default_config":{"defer_loading":true},
  "configs":{
    "search_files":{
      "defer_loading":false
    }
  }
}

3. Claude Code 本地配置

在 ~/.claude/settings.json 中配置：

{
  "mcpServers":{
    "filesystem":{
      "type":"stdio",
      "command":"npx",
      "args":["@modelcontextprotocol/server-filesystem"],
      "defer_loading":true
    },
    "github":{
      "type":"http",
      "url":"https://mcp.github.com/mcp",
      "defer_loading":true
    },
    "search":{
      "type":"stdio",
      "command":"npx",
      "args":["@modelcontextprotocol/server-web-search"],
      "defer_loading":false
    }
  },
  "env":{
    "ENABLE_TOOL_SEARCH":"true"
  }
}

最佳实践

什么时候应该使用 Tool Search

• 工具定义超过 10K tokens
• 连接了 3 个以上 MCP 服务器
• 拥有 10+ 个工具
• 遇到工具选择不准确的问题

什么时候不需要

• 工具库很小（< 10 个工具）
• 所有工具每次会话都会用到
• 工具定义本身很紧凑

优化工具描述

Tool Search 基于工具名称和描述进行匹配，清晰的描述能提高发现准确率：

// 推荐
{
  "name":"search_customer_orders",
  "description":"Search for customer orders by date range, status, or total amount. Returns order details including items, shipping, and payment info."
}

// 不推荐
{
  "name":"query_db_orders",
  "description":"Execute order query"
}

系统提示引导

在系统提示中告诉 Claude 可用的工具类别：

You have access to tools for Slack messaging, Google Drive file management,
Jira ticket tracking, and GitHub repository operations.
Use the tool search to find specific capabilities.

配套功能：Programmatic Tool Calling

除了 Tool Search，Anthropic 还推出了 Programmatic Tool Calling——让 Claude 用代码而非自然语言来编排工具调用。

场景示例

任务：查找 Q3 超出差旅预算的团队成员

传统方式：

1. 获取团队成员 → 20 人
2. 为每人获取费用明细 → 20 次工具调用，每次返回 50-100 条记录
3. 获取预算限额
4. 结果：2000+ 条费用记录全部进入上下文（50KB+）

Programmatic Tool Calling：

team = await get_team_members("engineering")
budgets = {level: await get_budget_by_level(level)
           for level in set(m["level"] for m in team)}

expenses = await asyncio.gather(*[
    get_expenses(m["id"], "Q3") for m in team
])

exceeded = [
    {"name": m["name"], "spent": sum(e["amount"] for e in exp),
     "limit": budgets[m["level"]]["travel_limit"]}
    for m, exp in zip(team, expenses)
    if sum(e["amount"] for e in exp) > budgets[m["level"]]["travel_limit"]
]
print(json.dumps(exceeded))

结果：Claude 只看到最终的 2-3 个超标人员信息（~1KB），而不是 2000+ 条原始数据！

效果

指标	传统方式	Programmatic Tool Calling
Token 消耗	43，588	27，297 (-37%)
知识检索准确率	25.6%	28.5%
GIA 基准测试	46.5%	51.2%

更进一步：Tool Use Examples

JSON Schema 只能定义结构，无法表达使用模式。通过提供示例，Claude 能学会：

• 日期格式应该用 YYYY-MM-DD
• 用户 ID 格式是 USR-XXXXX
• 什么情况下需要填写完整信息，什么情况下只需要标题

{
  "name":"create_ticket",
  "input_schema":{...},
  "input_examples":[
    {
      "title":"Login page returns 500 error",
      "priority":"critical",
      "labels":["bug","authentication","production"],
      "reporter":{"id":"USR-12345","name":"Jane Smith"},
      "escalation":{"level":2,"notify_manager":true,"sla_hours":4}
    },
  {
   "title":"Add dark mode support",
   "labels":["feature-request","ui"]
  },
{
  "title":"Update API documentation"
  }
]
}

内部测试显示，Tool Use Examples 将复杂参数处理的准确率从 72% 提升到 90%。

总结

功能	解决的问题	效果
Tool Search	工具定义占用过多上下文	Token 节省 85-95%
Programmatic Tool Calling	中间结果污染上下文	Token 节省 37%，准确率提升
Tool Use Examples	参数填写不准确	准确率从 72% → 90%

三者可以组合使用：

• Tool Search 确保找到正确的工具
• Programmatic Tool Calling 确保高效执行
• Tool Use Examples 确保参数正确

快速开始

client.beta.messages.create(
    betas=["advanced-tool-use-2025-11-20"],
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=4096,
    tools=[
      {"type":"tool_search_tool_regex_20251119","name":"tool_search_tool_regex"},
      {"type":"code_execution_20250825","name":"code_execution"},
      # 你的工具，带上 defer_loading、allowed_callers、input_examples
    ]
)

参考资料

• Anthropic 官方博客：Advanced Tool Use^1
• Tool Search Tool 官方文档^2
• Programmatic Tool Calling Cookbook^3

希望这篇关于 人工智能 Agent 工具链优化的深度解析对你有帮助。想了解更多类似的技术实战干货，欢迎访问云栈社区进行交流探讨。