MCP Server 每次会话先烧几千 token？用这个工具审计一下谁在偷你的 Context 预算

你写了一个 MCP Server，加了一堆工具，兴冲冲跑起来——然后发现每个 agent session 一上来就烧掉几千 token 光在 tools/list 上。这些 token 看不见摸不着，但每次新建会话都在烧钱。

mcp-context-audit 就是干这个的：它把你的 MCP Server 的 tools/list 和 prompts/list 响应拿来，用 tiktoken（gpt-4o encoding）精确统计每个字段吃了多少 token，然后给你排个榜——谁最贵，一目了然。

实际数字有多夸张？

作者 lewing 跑了一下自己的 helix.mcp（25 个工具）：

• outputSchema：吃掉 37% 的预算
• inputSchema：吃掉 33.5%
• annotations：9.7%
• JSON-RPC 包络（每个工具对象）：8.8%
• description：7.2%

JSON Schema 合计 70.5%。你拼命精简 description，能省 2%；但动一动 schema 结构，省的可能是 30%。这就是为什么需要先测量再动手。

怎么用

在你的 MCP Server 仓库根目录跑：

plugins/mcp-tooling/skills/mcp-context-audit/scripts/audit-mcp.sh -- dotnet run --project src/MyServer

或者任何支持 stdio MCP 协议的可执行文件：

plugins/mcp-tooling/skills/mcp-context-audit/scripts/audit-mcp.sh -- ./bin/myserver mcp

脚本会：发送 initialize + notifications/initialized + tools/list + prompts/list，捕获响应，用 tiktoken 精确分词，输出每个工具的 token 排名和每个字段的占比。

什么时候跑？

• 发版前：建立基准线，知道自己烧了多少
• 重构后：加 --baseline diff 上一版本，看省了多少
• Server 感觉”重”的时候：拿排名列表，决定先动哪块
• 做 schema 决策前：reference/reduction-levers.md 里有各优化杠杆的 ROI

适合谁？

所有正在构建或维护 MCP Server 的开发者。Context 窗口寸土寸金，tools/list 是每个 session 最先触发的固定成本——优化它比优化 description 回报率高一个数量级。

来自 dotnet/runtime 团队维护的 lewing/agent-plugins 仓库，质量有保证。

https://github.com/lewing/agent-plugins

GitHub: https://github.com/lewing/agent-plugins