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【开源自荐】MCP Lens：让 DeepSeek Harness 的 1,000 个 MCP 工具只占两个模型入口 DeepSeek Harness 可以连接很多 MCP Server，但当目录增长到几百、上千个工具时，把所有工具 Schema 每轮都交给模型，会让请求变得很重。 MCP Lens 是一个 MIT 开源的 Harness 插件。它把远端目录放在本地可搜索目录后，只给模型两个稳定入口： mcpsearch(query)：…
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【开源自荐】MCP Lens：让 DeepSeek Harness 的 1,000 个 MCP 工具只占两个模型入口 DeepSeek Harness 可以连接很多 MCP Server，但当目录增长到几百、上千个工具时，把所有工具 Schema 每轮都交给模型，会让请求变得很重。 MCP Lens 是一个 MIT 开源的 Harness 插件。它把远端目录放在本地可搜索目录后，只给模型两个稳定入口： mcpsearch(query)：找到候选工具，只返回命中项的准确 inputSchema mcpcall(server, tool, arguments)：调用明确选中的原始工具 在同一套 DeepSeek Harness 0.1.0-rc.6、同一 1,000 工具 fixture、同样三个任务的 V4 Flash 实测中： 完整模型可见工具：1,025 → 27（双方共享 25 个非 MCP 工具，MCP 工具面实际为 1,000 → 2） request/header.tools JSON：674,249 B → 27,401 B，减少 95.936% 任务完成：3/3 → 3/3 按 2026-08-14 抓取的价格估算：$0.0307204 → $0.0034707 代价也公开：Lens 多一次搜索步骤，这组任务的输出 Token 从 491 增到 794；这不是通用延迟或质量结论。 项目还提供了一个完全在浏览器本地运行的目录计算器。可以粘贴脱敏后的 MCP Tool JSON，查看自己的模型可见 Schema 数量和 UTF-8 字节；内容不会上传。
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