MCP 工具按需檢索基準：輸入 token 省 92.7%

2026 年 11 月 1 日，DEV Community 上釋出文章，介紹其 AI Labo Benchmark Series 中的第 E14 號實驗。該系列在網路隔離的 Proxmox 虛擬機器中測試 AI coding agent harness 模式，並以一套隱藏的 20 題評分套件檢驗表現，此篇實驗在全部 41 種模式中排名第 5。

實驗考察 MCP 伺服器的連線方式：當某個雲故障分診與 SLA 修復流水線的三個模組掛載了 32 個 MCP 工具時，把全部工具 schema 一次性注入 prompt 的做法被改為按需檢索，即設定 ENABLE_TOOL_SEARCH=auto，讓 agent 僅取用所需工具的描述。在此改動下，首輪輸入 token 從 25646 降至 2544，累計輸入 token 下降 92.7%。文中給出的實驗標識為 E14（backlog candidate C010），run ID 為 e14-20261028-vm218-01，沙箱為隔離的 Proxmox 虛擬機器。材料未提及該實驗對應的基線模式，也沒有其他後續報道，目前資訊僅限於此篇。