TL;DR — что случилось 14 января 2026

14 января 2026 Anthropic выпустили MCP Tool Search — автоматическую оптимизацию загрузки MCP серверов (читать оригинальную статью). Вместо того чтобы грузить все 7-8 серверов сразу (~82,000 токенов!), Claude Code теперь умно подгружает только нужные (~5,700 токенов baseline + по требованию).

Полный breakdown контекста при старте:

  • ДО: 143k использовано (72%) → только 57k свободно для работы

  • ПОСЛЕ: 67k использовано (34%) → 133k свободно для работы

  • Экономия: +76k токенов (+133% к свободному пространству)

Что я сделал за 2 часа:

  • Обновил 6 проектов на единую MCP конфигурацию

  • Убрал все .env файлы, скрипты переключения, direnv-магию

  • Хардкодим креденшалы прямо в .mcp.json (он в .gitignore)

  • Получил 93% экономию на MCP (82k → 5.7k) + 53% общей экономии (143k → 67k)

Результат: Один файл .mcp.json, никаких скриптов, автоматическая оптимизация. Просто работает.

Репозиторий: github.com/igormaslennikov-io/claude-code-orchestrator-kit

Кто я и почему это важно

Игорь Масленников, в IT с 2013 года, последние 2 года развиваю AI Dev Team в DNA IT. У нас 3 человека + 44 AI-агента выполняют работу ~20 специалистов. Стоимость -80%, время разработки с 2-3 месяцев до 1-2 недель.

Развиваю Claude Code Orchestrator Kit — open-source набор из 44 агентов, 20+ команд, 30+ скиллов для Claude Code.

У меня 6 активных проектов на Claude Code:

  • claude-code-orchestrator-kit — публичный open-source

  • mc2, coffee, bobabuh — клиентские проекты

  • repa-maks, Happiness-Bot — личные pet-проекты

В каждом проекте была своя конфигурация MCP серверов. И везде была боль.

Проблема 1: Контекст жрут MCP серверы

Как было раньше (до 14 января 2026)

У меня в каждом проекте было 6-8 MCP серверов:

  • context7 — документация (~5,000 токенов)

  • sequential-thinking — глубокий анализ (~3,000 токенов)

  • supabase — база данных (~8,000 токенов)

  • playwright — UI тестирование (~12,000 токенов)

  • shadcn — UI компоненты (~6,000 токенов)

  • serena — IDE помощник (~11,000 токенов)

  • github — работа с GitHub (~26,000 токенов)

Итого: ~55,000-70,000 токенов только на MCP серверы. Но это не всё!

Полный breakdown контекста при старте Claude Code

Реальная проблема глубже. MCP серверы — это только один компонент бюджета контекста. При старте Claude Code потребляет токены на:

ДО MCP Tool Search (все MCP серверы загружены):

Компонент

Размер

Процент

Описание

System prompt

3.1k

1.5%

Инструкции для Claude Code, правила поведения

System tools

12.4k

6.2%

Встроенные инструменты (Read, Write, Edit, Bash, Grep, etc.)

Reserved space

45.0k

22.5%

Резерв для autocompact + output tokens

MCP tools

82.0k

41.0%

Внешние серверы (context7, supabase, playwright, shadcn, etc.)

Custom agents

584

0.3%

Агенты из .claude/agents/

Memory files

312

0.2%

CLAUDE.md, CLAUDE.local.md

Messages

8

0.0%

История разговора (пустая)

ИТОГО

143k

72%

Использовано из 200k

Свободно

57k

28%

Для работы

Только 57K свободно из 200K! (источник: Scott Spence, Optimising MCP Server Context)

Реальный пример (проект coffee)

Запускаю Claude Code:

$ claude
Starting Claude Code...
Loading MCP servers: context7, sequential-thinking, supabase,
                     playwright, shadcn, serena
MCP Tools loaded: 127 tools (82,000 tokens)
System prompt: 3.1k | System tools: 12.4k | Reserved: 45.0k | MCP: 82.0k
Total context used: 143,000 / 200,000 tokens (72%)
Available for work: 57,000 tokens

Всего 57K из 200K доступно для работы!

У меня осталось только 57K токенов на весь разговор. После чтения 3-4 файлов (по 10-15K каждый) контекст начинает заканчиваться, и Claude начинает "забывать" начало разговора.

ПОСЛЕ MCP Tool Search (автоматическая оптимизация)

С Tool Search (lazy loading MCP серверов):

Компонент

Размер

Процент

Описание

System prompt

3.1k

1.5%

Без изменений

System tools

12.4k

6.2%

Без изменений

Reserved space

45.0k

22.5%

Без изменений

MCP tools

5.7k

2.8%

Tool Search baseline (вместо 82k!)

Custom agents

584

0.3%

Без изменений

Memory files

312

0.2%

Без изменений

Messages

8

0.0%

Без изменений

ИТОГО

67k

34%

Использовано из 200k

Свободно

133k

66.5%

Для работы

133K свободно из 200K! В 2.3 раза больше!

Сравнительная таблица: экономия контекста

Компонент

До Tool Search

После Tool Search

Экономия

System prompt

3.1k

3.1k

0%

System tools

12.4k

12.4k

0%

Reserved

45.0k

45.0k

0%

MCP tools

82.0k

5.7k

93%

ИТОГО

143k

67k

53%

Свободно

57k

133k

+76k токенов

Экономия: 82k → 5.7k на MCP = 76k дополнительных токенов для работы (93% экономия на MCP!)

Проблема усугубляется с агентной архитектурой

Я работаю с архитектурой, где агенты вызывают друг друга. Каждый агент получает свой контекст, и все они тратят токены на загрузку:

ДО Tool Search:

Main agent:        143k использовано, 57k свободно
  ├─ bug-hunter:   143k использовано, 57k свободно
  ├─ bug-fixer:    143k использовано, 57k свободно
  └─ test-runner:  143k использовано, 57k свободно

ПОСЛЕ Tool Search:

Main agent:        67k использовано, 133k свободно
  ├─ bug-hunter:   67k использовано, 133k свободно
  ├─ bug-fixer:    67k использовано, 133k свободно
  └─ test-runner:  67k использовано, 133k свободно

Разница: Каждый агент получает +76k токенов для работы вместо загрузки MCP!

Я помню, как в середине декабря запустил /health-bugs (команда для поиска багов), и на третьем агенте контекст переполнился. Пришлось перезапускать всю цепочку заново. Теперь все 4 агента работают с комфортом. 😤 → ✅

Проблема 2: Хаос с конфигурациями

У меня было 3 разных подхода к управлению MCP в проектах:

Вариант 1: Split configs (orchestrator-kit)

# Было:
mcp/.mcp.base.json            # Только context7 + sequential-thinking
mcp/.mcp.full.json            # Все 7 серверов
mcp/.mcp.frontend.json        # Для frontend задач
mcp/.mcp.supabase-only.json   # Только БД
./switch-mcp.sh               # Скрипт переключения

Проблема: Забываешь переключить — работаешь не с теми серверами. Или наоборот — грузишь full, когда нужен только context7.

Однажды я весь день дебажил проблему с Supabase, а потом понял, что работал в base конфигурации, где Supabase вообще не подключен. 🤦

Вариант 2: Хардкоженные креденшалы (mc2, coffee)

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "args": ["--project-ref=diqooqbuchsliypgwksu"],
      "env": {
        "SUPABASE_ACCESS_TOKEN": "sbp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

.mcp.json в .gitignore — безопасно, но неудобно: токены в разных местах, файлы не в git, коллеги не могут быстро поднять проект.

Вариант 3: Переменные окружения (попытка решить)

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "args": ["--project-ref=${SUPABASE_PROJECT_REF}"],
      "env": {
        "SUPABASE_ACCESS_TOKEN": "${SUPABASE_ACCESS_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Выглядит чисто. НО: Claude Code НЕ ЧИТАЕТ .env файлы.

Нужно экспортировать вручную:

export $(cat .env | xargs)
claude

Или ставить direnv. Или писать wrapper скрипты. Или добавлять в ~/.bashrc.

Геморрой на геморрое.

Я потратил час на настройку direnv в coffee проекте. Оно не заработало. Оказалось, direnv не подхватывает переменные для GUI приложений на macOS. Пришлось писать claude.sh wrapper. Который потом забыл запустить и работал без Supabase. Опять. 😩

Решение: MCP Tool Search от Anthropic

14 января 2026 Anthropic выпустили статью: Advanced Tool Use

Ключевая идея

Tool Search Tool — это meta-инструмент, который умеет искать нужные инструменты по запросу.

Вместо:

Загрузить все 127 инструментов (55,000-70,000 токенов)

Работает так:

1. Загрузить Tool Search Tool (~8,700 токенов baseline)
2. Claude понял, что ему нужно работать с документацией
3. Tool Search возвращает инструменты context7 (~5,000 токенов)
4. Claude использует context7

Автоматическое включение

Claude Code делает это автоматически, если:

  • Суммарный размер MCP инструментов >10K токенов

  • В конфигурации >5 серверов

Не нужно ничего настраивать. Работает из коробки.

Результаты из статьи Anthropic

Тесты на MCP evaluations:

  • Claude Opus 4: улучшение с 49% до 74% (+25%)

  • Claude Opus 4.5: улучшение с 79.5% до 88.1% (+8.6%)

Экономия токенов (данные из статьи Anthropic):

  • Было (5 серверов): ~55,000 токенов

  • Было (большие развертывания): до 134,000 токенов

  • Стало: ~8,700 токенов baseline + по требованию

  • Экономия: 85-90%

Примеры реальных серверов:

  • GitHub: 35 tools (~26,000 tokens)

  • Slack: 11 tools (~21,000 tokens)

  • Jira: ~17,000 tokens

  • Grafana: 5 tools (~3,000 tokens)

  • Sentry: 5 tools (~3,000 tokens)

  • Splunk: 2 tools (~2,000 tokens)

Когда я прочитал эти цифры, сразу понял — это то, что мне нужно. В тот же день начал миграцию.

Наша реализация: 6 проектов за 2 часа

Я решил унифицировать все 6 проектов на один подход.

Целевая архитектура

Для публичных проектов (orchestrator-kit):

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-supabase",
               "--project-ref=${SUPABASE_PROJECT_REF}"],
      "env": {
        "SUPABASE_ACCESS_TOKEN": "${SUPABASE_ACCESS_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

  • .mcp.json в git (безопасно, используются env vars)

  • .mcp.local.json в .gitignore (для локальных креденшалов)

  • Пользователи добавляют свои креденшалы в .mcp.local.json

Для личных проектов (mc2, coffee, bobabuh):

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-supabase",
               "--project-ref=diqooqbuchsliypgwksu"],
      "env": {
        "SUPABASE_ACCESS_TOKEN": "sbp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

  • .mcp.json в .gitignore (хардкоженные креденшалы)

  • Один файл, никаких скриптов, никаких .env

Почему хардкодим креденшалы?

Первоначально я хотел использовать .env:

# .env
SUPABASE_PROJECT_REF=diqooqbuchsliypgwksu
SUPABASE_ACCESS_TOKEN=sbp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

Проблема: Claude Code НЕ читает .env автоматически.

Варианты решения:

  1. ❌ Экспортировать вручную: export $(cat .env | xargs) && claude

  2. ❌ Использовать direnv (нужна установка, настройка shell)

  3. ❌ Написать wrapper скрипт claude.sh для каждого проекта

  4. ✅ Хардкодить в .mcp.json (в .gitignore)

Выбрал вариант 4 — максимально простой:

  • Один файл

  • Никаких зависимостей

  • Никаких скриптов

  • Работает везде (Linux, macOS, Windows)

Миграция: конкретные цифры

Проект 1: orchestrator-kit (open-source)

Было:

  • 9 файлов в mcp/ (.mcp.base.json, .mcp.full.json, .mcp.frontend.json...)

  • switch-mcp.sh скрипт для переключения

  • Нужно помнить, какая конфигурация активна

Стало:

  • Один .mcp.json в корне (env vars, в git)

  • .mcp.local.json в .gitignore

  • Удалено: switch-mcp.sh, 8 legacy конфигов

Экономия контекста:

  • До MCP Tool Search: 143k использовано, 57k свободно

  • После MCP Tool Search: 67k использовано, 133k свободно

  • Экономия на MCP: 93% (82k → 5.7k)

  • Общая экономия: 53% (143k → 67k)

Проект 2: mc2 (клиентский)

Было:

  • 6 серверов

  • Хардкоженные креденшалы в .mcp.json

  • .mcp.json в .gitignore

  • Но креденшалы были вперемешку (часть в args, часть в env)

Проблема при проверке:

$ claude doctor

[Warning] [supabase] Missing environment variables:
  SUPABASE_PROJECT_REF, SUPABASE_ACCESS_TOKEN

Причина: Креденшалы были в .env, но Claude Code их не видел!

Решение:

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-supabase",
               "--project-ref=diqooqbuchsliypgwksu"],
      "env": {
        "SUPABASE_ACCESS_TOKEN": "sbp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

После:

$ claude doctor

✅ All MCP servers configured correctly

Вот это был момент! 🎉

Экономия контекста:

  • Было: 143k использовано, 57k свободно

  • Стало: 67k использовано, 133k свободно

  • +76k токенов для работы

Проект 3: coffee (7 серверов + GitHub)

Особенность: У coffee есть GitHub MCP сервер.

Было:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

Хардкожено, но работает.

Стало: То же самое, но добавил serena (IDE помощник).

Серверов: 7 (было 6)

Экономия контекста:

  • Было: ~150k использовано (7 серверов включая GitHub), ~50k свободно

  • Стало: 67k использовано, 133k свободно

  • +83k токенов для работы

Проекты 4-6: repa-maks, bobabuh, Happiness-Bot

Аналогично: Единая конфигурация, хардкоженные креденшалы, .mcp.json в .gitignore.

Итого по всем проектам:

Проект

Серверов

MCP было

MCP стало

Свободно было

Свободно стало

Выигрыш

orchestrator-kit

6

82.0k

5.7k

57k

133k

+76k

mc2

6

82.0k

5.7k

57k

133k

+76k

coffee

7

~90.0k

5.7k

~49k

133k

+84k

repa-maks

5

~65.0k

5.7k

~74k

133k

+59k

bobabuh

6

82.0k

5.7k

57k

133k

+76k

Happiness-Bot

5

~65.0k

5.7k

~74k

133k

+59k

Среднее: +72k токенов дополнительного свободного пространства для работы

Практический пример: реальная сессия

До MCP Tool Search

$ claude
Starting Claude Code...
Loading MCP servers: context7, sequential-thinking, supabase,
                     playwright, shadcn, serena
MCP Tools loaded: 127 tools (82,000 tokens)
System prompt: 3.1k | System tools: 12.4k | Reserved: 45.0k | MCP: 82.0k
Total context used: 143,000 / 200,000 tokens (72%)
Available for work: 57,000 tokens

> Найди документацию по React hooks

[Claude читает 2 файла = 20,000 токенов]
[Свободно: 37,000 / 200,000]

> Создай компонент с useState

[Claude пишет код = 8,000 токенов]
[Свободно: 29,000 / 200,000]

> Теперь добавь useEffect

[Начинает забывать начало разговора после 3-5 запросов]
[Контекст: переполнен через 5-7 запросов с большими файлами]

После MCP Tool Search

$ claude
Starting Claude Code...
MCP Tool Search enabled (threshold exceeded)
System prompt: 3.1k | System tools: 12.4k | Reserved: 45.0k | MCP: 5.7k
Total context used: 67,000 / 200,000 tokens (34%)
Available for work: 133,000 tokens

> Найди документацию по React hooks

[Tool Search активируется]
[Загружает context7: ~5,000 токенов]
[Свободно: 128,000 / 200,000]

[Claude работает с документацией]
[Свободно: 98,000 / 200,000 после 10 запросов с большими файлами]

Разница:

  • До: 57K свободно → контекст заканчивается через 3-5 запросов

  • После: 133K свободно → можно работать 20-30 запросов

На 76K токенов больше пространства для работы! (+133% к свободному контексту)

Это реальные цифры из моей сессии 15 января в проекте coffee. Я запустил Claude, попросил помочь с рефакторингом компонента, и мы работали 23 запроса подряд без переполнения контекста. Раньше бы переполнился на 4-м. ✅

Как работает auto-optimization

Автоматическое определение

Claude Code проверяет:

// Псевдокод
if (totalMcpToolsSize > 10000 tokens) {
  enableToolSearch()
} else {
  loadAllTools()
}

On-demand загрузка

  1. Claude понял задачу: "Нужно протестировать UI"

  2. Tool Search ищет релевантные инструменты: playwright

  3. Загружает только playwright (~12,000 токенов)

  4. Claude работает с playwright

  5. Задача закончена → playwright может быть выгружен

Интеллектуальный кеш

Claude Code кеширует загруженные инструменты в рамках сессии:

  • Первый вызов: ~12,000 токенов (playwright)

  • Повторные вызовы: 0 токенов (уже загружено)

Это как lazy loading для AI-инструментов. Гениально просто.

Архитектурные решения

1. Публичный vs Приватный проект

Orchestrator-kit (публичный):

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-supabase",
               "--project-ref=${SUPABASE_PROJECT_REF}"],
      "env": {
        "SUPABASE_ACCESS_TOKEN": "${SUPABASE_ACCESS_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

  • .mcp.json в git

  • .mcp.local.json в .gitignore

  • Пользователи добавляют свои креденшалы в .mcp.local.json

mc2, coffee (приватные):

{
  "mcpServers": {
    "supabase": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-supabase",
               "--project-ref=diqooqbuchsliypgwksu"],
      "env": {
        "SUPABASE_ACCESS_TOKEN": "sbp_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

  • .mcp.json в .gitignore

  • Хардкоженные креденшалы

2. Проверка безопасности

Перед миграцией я проверил:

# Убедился что .mcp.json в .gitignore
$ grep "\.mcp\.json" .gitignore
.mcp.json  # ✅ Найдено

# Убедился что файл не в git истории
$ git log --all --oneline -- .mcp.json
# ✅ Пусто (файл никогда не коммитился)

Для новых проектов:

echo ".mcp.json" >> .gitignore
echo ".mcp.local.json" >> .gitignore

Удаление legacy решений

После миграции удалил:

# 1. Wrapper скрипты
rm claude.sh

# 2. .envrc (direnv)
rm .envrc

# 3. .env (не нужны для MCP)
rm .env

# 4. Legacy конфигурации
rm switch-mcp.sh
mv mcp/.mcp.*.json mcp/legacy/  # На всякий случай

# 5. Документация про .env
# Обновил README.md — убрал инструкции про direnv

Результат: Чистая структура проекта, без костылей.

Было очень приятно удалить все эти велосипеды. Минус 200 строк документации в README. Минус 5 файлов конфигураций. Минус 50 строк bash-скриптов. 😎

Статистика: До и После

Экономия токенов (реальные цифры)

Сессия разработки (20 запросов к Claude):

Этап

До MCP Tool Search

После MCP Tool Search

Старт (использовано)

143,000 токенов (72%)

67,000 токенов (34%)

Старт (свободно)

57,000 токенов (28%)

133,000 токенов (66%)

После 5 запросов

~27K свободно

~103K свободно

После 10 запросов

❌ ~7K свободно (начинает забывать)

~73K свободно

После 20 запросов

❌ Переполнен (давно)

~43K свободно

Сложность настройки

Аспект

До

После

Файлов в проекте

9-12

1

Скриптов

switch-mcp.sh, claude.sh

0

Зависимостей

direnv / manual export

0

Время настройки

10-15 минут

0 минут

Когнитивная нагрузка

Высокая

Нулевая

Настроение разработчика

Ситуация

До

После

"Забыл переключить конфиг"

😤

😎

"Контекст переполнен через 5 запросов"

🤯

😊

"Нужно настроить новый проект"

😩

✅

Где взять

Все конфигурации — в open-source проекте Claude Code Orchestrator Kit:

Репозиторий: github.com/igormaslennikov-io/claude-code-orchestrator-kit

Лицензия: MIT (бесплатно, можно использовать в коммерческих проектах)

Что есть в репозитории:

  • Унифицированная .mcp.json конфигурация

  • Документация по MCP Tool Search

  • 44 AI-агента

  • 20+ slash-команд

  • 30+ переиспользуемых скиллов

  • Quality gates для CI/CD

Быстрый старт

# 1. Клонируем
git clone https://github.com/igormaslennikov-io/claude-code-orchestrator-kit.git
cd claude-code-orchestrator-kit

# 2. Копируем .mcp.json в свой проект
cp .mcp.json /path/to/your/project/

# 3. Добавляем в .gitignore (если приватный)
echo ".mcp.json" >> .gitignore

# 4. Запускаем!
claude

Всё! MCP Tool Search активируется автоматически.

Что мы сделали

  1. ✅ Мигрировали 6 проектов на единую MCP конфигурацию

  2. ✅ Убрали все .env файлы, скрипты, direnv

  3. ✅ Хардкодим креденшалы в .mcp.json (в .gitignore)

  4. ✅ Получили 93% экономию на MCP (82k → 5.7k) + 53% общей экономии (143k → 67k)

MCP Tool Search — это не просто оптимизация. Это фундаментальное изменение того, как работает Claude Code:

  • Раньше: 143k использовано при старте → только 57k свободно → работаем 3-5 запросов

  • Теперь: 67k использовано при старте → 133k свободно → работаем 20-30 запросов

+76k токенов (+133%) дополнительного свободного пространства для работы.

Это реально меняет рабочий процесс. Я могу делать глубокий рефакторинг без страха, что контекст переполнится. Могу запускать длинные цепочки агентов. Могу работать с большими файлами. Просто могу работать. 🚀

Для кого это

  • ✅ Разработчики с >3 MCP серверами

  • ✅ Команды с агентными архитектурами (каждый агент = свой контекст)

  • ✅ Проекты с длинными диалогами (архитектурные обсуждения, дебаг)

  • ✅ Все, кто видел "context overflow" больше 1 раза в день

Что дальше

Anthropic только начали. В статье упомянули:

  • Programmatic Tool Use — агенты могут вызывать инструменты программно

  • Tool choice — явное управление выбором инструментов

  • Caching — переиспользование контекста между сессиями

Это будущее AI-ассистированной разработки. И оно уже здесь.

Я уже тестирую programmatic tool use в новой версии orchestrator-kit. Планирую написать об этом отдельную статью. Следите за обновлениями в Telegram.

Контакты и обратная связь

📱 Telegram

Канал: https://t.me/maslennikovigor

Прямой контакт: https://t.me/maslennikovig
 Нужно поговорить? Пишите напрямую. Всегда рад общению.

💬 Обратная связь: я максимально открыт

Хочу услышать:

  • Критику — что не так с подходом? Где слабые места?

  • Идеи — какие фичи добавить? Чего не хватает?

  • Предложения — как улучшить, оптимизировать, рефакторить систему?

  • Вопросы — что-то непонятно? Спрашивайте.

Канал для фидбека:

Тон: Максимально открыт к конструктивному диалогу. Без эго, просто хочу сделать это лучше.

Ссылки

Игорь Масленников
Пишу про AI-агентов, LLM-архитектуру и автоматизацию разработки.