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Anthropic veröffentlicht die „Execute Code with MCP“-Praxis: Agenten können ihre Effizienz steigern, indem sie Code schreiben, anstatt sich direkt mit Tools zu verbinden.

Anthropic veröffentlicht die „Execute Code with MCP“-Praxis: Agenten können ihre Effizienz steigern, indem sie Code schreiben, anstatt sich direkt mit Tools zu verbinden.

KI-Informationen Admin 113 Aufrufe

Am 4. November 2025 veröffentlichte Anthropic einen Blogbeitrag, in dem vorgeschlagen wird, den Pfad der Codeausführung innerhalb des MCP-Ökosystems (Model Context Protocol) zu priorisieren: Auf jedem MCP-Server werden aufrufbare Code-APIs für Tools generiert. Dadurch können Proxys zuerst Code schreiben und anschließend die Tools aufrufen, anstatt alle Tool-Definitionen und Zwischenergebnisse im Kontext zu speichern. Der Beitrag beschreibt die Generierung von TypeScript-Dateistrukturen pro Server/Tool. Proxys lesen die benötigten Schnittstellen bei Bedarf, filtern und führen Daten in der Ausführungsumgebung zusammen und senden nur die notwendigen Zusammenfassungen an das Modell zurück. Offizielle Beispiele zeigen, dass der Kontextverbrauch von ca. 150.000 Token auf ca. 2.000 reduziert werden kann, was Kosten und Latenz deutlich senkt. Der Beitrag verweist außerdem auf Cloudflares Beobachtung zum „Code-Modus“, die auf denselben Ansatz hindeutet.

Der Artikel hebt die zusätzlichen Vorteile dieser Methode hervor: die Behandlung von Schleifen, Bedingungen und Fehlern in der Ausführungsumgebung; die Anonymisierung personenbezogener Daten in einer lokalen Sandbox-Umgebung, um zu verhindern, dass sensible Informationen in den Modellkontext gelangen; und die Kombination mit der Dateisystempersistenz von Zwischenprodukten sowie die Integration in den wiederverwendbaren „Skills“-Mechanismus von Claude Skills. Die Codeausführung erfordert jedoch eine zuverlässige Sandbox, Quoten und Überwachung, was neue betriebliche und sicherheitstechnische Anforderungen mit sich bringt und somit einen Kompromiss zwischen Effizienz und Risikokontrolle notwendig macht.

Häufig gestellte Fragen

F: Was ist die Kernaussage dieser Veröffentlichung?

A: Verwenden Sie die Codeausführung, um eine Verbindung zu MCP herzustellen: Ordnen Sie das Tool der Code-API zu, laden Sie Definitionen bei Bedarf, verarbeiten Sie Daten in der Ausführungsumgebung und senden Sie dann die Ergebniszusammenfassung zurück an das Modell, wodurch die Kontextnutzung und die Fehlerrate reduziert werden.

F: Wie schneidet es im Vergleich zur Effizienz des „Modell-Direktverbindungstools“ ab?

A: Das offizielle Beispiel zeigt einen Vergleich der Reduzierung der Tokenanzahl von etwa 150.000 auf etwa 2.000, was einer Einsparung von etwa 98,7 % entspricht; die konkreten Vorteile hängen vom Umfang des Tools und der Datenmenge ab.

F: In welchem Zusammenhang steht dies mit dem „Code-Modus“ von Cloudflare?

A: Beide Standpunkte stimmen darin überein: Es ist effizienter, Modellen zu ermöglichen, Code zum Aufrufen abstrakter APIs zu schreiben. Anthropic zitiert diese Vorgehensweise direkt in seinem Artikel.

F: Welche Verbesserungen wurden in Bezug auf Datenschutz und Compliance vorgenommen?

A: Zwischenspeicherdaten verbleiben standardmäßig in der Ausführungsumgebung. Sensible Felder wie E-Mail-Adressen und Telefonnummern können tokenisiert und clientseitig wiederhergestellt werden, wenn Daten zwischen verschiedenen Tools übertragen werden. Dadurch wird die Angriffsfläche für Datenlecks verringert.

F: Wie funktioniert es in Verbindung mit Claude Skills?

A: Der Agent kann verifizierte Skripte als wiederverwendbare Skills (einschließlich SKILL.md und Ressourcen) speichern, auf die in nachfolgenden Aufgaben direkt verwiesen werden kann, was die Robustheit und Wartbarkeit verbessert.

Prioritätsstrategie für die Codeausführung im MCP-Ökosystem Ordnen Sie das Tool einer aufrufbaren Code-API zu. Der Proxy schreibt zuerst den Code und ruft dann den Tool-Flow auf. Vom Server generierter TypeScript-Dateibaum Um Kontextredundanz zu reduzieren, werden Schnittstellen bedarfsgesteuert geladen. Die Ausführungsumgebung führt Zwischendaten zusammen und filtert sie. Die Anzahl der Kontexte wurde von 150.000 auf 2.000 reduziert (Beispiel). Erläuterung der Token-Einsparungen von ca. 98,7 % Vergleich von Modell-Direktverbindungstools und Code-Modus Der Ansatz von CloudflareCodeMode ist konsistent. Umgang mit Schleifen und fehlerhaften Verzweigungen innerhalb einer Sandbox Die Kennzeichnung der Datenanonymisierung erfolgt auf der lokalen Ausführungsebene. Tokenisierung sensibler Felder zur Verhinderung von Datenlecks Dem Modell wird nur die notwendige Ergebniszusammenfassung zurückgegeben. Zwischenspeicher für die Persistenz im Dateisystem Integration mit den Fertigkeitsmechaniken von ClaudeSkills Die Skripte wurden geprüft und können als wiederverwendbare Skills eingesetzt werden. SKILLmd und bewährte Verfahren zur Ressourcenorganisation Die Ausführung von Code erfordert Quoten und eine Überwachung der Governance. Der Zielkonflikt zwischen Effizienzgewinnen und Kosten der Risikokontrolle Abstrakte API-Schicht für große Toolsets Clientseitige Wiederherstellung des toolübergreifenden Datenflusses Das Risiko einer zu starken Kontextbelegung der Werkzeugdefinition reduzieren Verbesserung der Stabilität und Reproduzierbarkeit von Schlussfolgerungen MCP-Remote-Server kombiniert mit Codeaufrufen Aufgabengesteuertes Lesen der Schnittstellendefinition durch das Modul Unterstützungsbedingungen der Ausführungsumgebung und Wiederholungsmechanismus Konformer Umgang mit Datenschutzbestimmungen innerhalb der privaten Domänen-Sandbox Mehrstufige Toolchains werden über Code-Orchestrierung ausgeführt. Wie Entwickler eine Sicherheits-Sandbox-Schicht aufbauen können Prüfbares Skript-Repository für Teams Laufzeitsteuerung durch Kombination von Berechtigungen und Kontingenten Pfad zur Verbindung von Cloud-APIs und Datenbanken Paradigma zur Generierung minimaler Kontextzusammenfassungen Modellmissbrauch und Illusionsspritzflächen reduzieren Codebasierte Muster reduzieren Latenz und Kostenaufwand. Abwägungen beim DeepContext-Materialstapelungsansatz Compliance- und auditfreundlich für Unternehmen Ausführen von Agentenskripten in der CI-Pipeline TypeGen generiert automatisch Schnittstellentypdefinitionen. Änderungen an der Benutzeroberfläche werden über die Versionsverwaltung gesteuert. Optimieren Sie die Anrufanzahl durch die Kombination von Caching und Deduplizierung API-Kapselungspraktiken für mehrere Sprachen Geschlossener Regelkreis von der Aufgabe über den Code zum Ergebnis Entwurf für die Wiederaufnahme der Ausführung nach Haltepunkten in langlaufenden Aufgaben Drehbuchprüfung und -freigabe für die Teamzusammenarbeit Werkzeugverzeichnis und Standardisierung der Ladefolge Vorlage für Fehlerklassifizierung und Behebungsstrategie Lokales Prioritätsprinzip für hochsensible Szenarien Geschichtete Architektur für Codeausführung und Modellaufruf

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