Anthropic 于 2025 年 11 月 4 日发布工程博文，提出在 MCP（模型上下文协议）生态中优先使用“代码执行”路径：将各 MCP 服务器的工具生成为可调用的代码 API，代理先写代码再调用工具，而非把所有工具定义与中间结果硬塞进上下文。文中给出按服务器/工具生成 TypeScript 文件树的做法，代理按需读取所需接口，并在执行环境中过滤与合并数据，仅将必要摘要回传模型，官方示例显示可将约 150,000 Tokens 的上下文消耗压缩到约 2,000，成本与时延显著下降。发布同时引用 Cloudflare 的“Code Mode”观察，指向相同思路。
文章强调此法的额外收益：通过执行环境完成循环、条件与错误处理；在本地/沙箱中对个人数据进行脱敏标记，避免敏感信息进入模型上下文；结合文件系统持久化中间产物，并与 Claude Skills 的可复用“技能”机制相衔接。不过，代码执行需要可靠沙箱、配额与监控，带来新的运维与安全要求，因此需在效率与风控间权衡。
常见问题
Q：这次发布的核心主张是什么？
A：用代码执行对接 MCP：把工具映射为代码 API，按需加载定义、在执行环境处理数据，再把结果摘要回传模型，降低上下文占用与失误率。
Q：相较“模型直连工具”，效率如何？
A：官方示例给出从约 150,000 Tokens 降至约 2,000 的对比，约 98.7% 的节省；具体收益视工具规模与数据量而定。
Q：与 Cloudflare“Code Mode”是什么关系？
A：两者观点一致：让模型写代码调用抽象 API 更高效。Anthropic文内直接引用了该实践。
Q：隐私与合规有什么改进？
A：中间数据默认留在执行环境，可对邮件、电话等敏感字段做令牌化，跨工具流转时再在客户端复原，减少泄露面。
Q：如何与 Claude Skills 协同？
A：代理可把已验证的脚本沉淀为可复用技能（含 SKILL.md 与资源），后续任务直接引用，提高稳健性与可维护性。
