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misshiki
"MCP ツールがコンテキストの約 30%を占めていた環境において、ツール構成を見直すことでコンテキストの利用効率を大幅に改善した事例を紹介"

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MCPツール棚卸しによるClaude Codeのコンテキスト最適化

はじめに MCP(Model Context Protocol) ツールを追加していったら、Claude Code の応答精度が落ちたと感... はじめに MCP(Model Context Protocol) ツールを追加していったら、Claude Code の応答精度が落ちたと感じたことはありませんか? MCP は、Claude Code などの AI エージェントに外部ツールとの連携機能を提供する強力なプロトコルです。開発環境の効率化を目的として、様々な MCP ツールを追加することは一般的な運用となっています。 しかし、MCP ツールの追加には重要なトレードオフが存在します。Anthropic 社のエンジニアリングブログでも指摘されているように、AI エージェントが一度に扱える情報量、すなわち コンテキストは「重要かつ有限なリソース」 です[1]。 コンテキストウィンドウは、モデルの「attention budget」として機能します。この予算を不必要な情報で消費してしまうと、来重要な指示やデータへの注意が散漫になり、最悪

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