Cuanto tiempo lleva este tutorial de cómo auditar el uso del token mcp y los costos de descripción de la herramienta?

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Que necesito antes de empezar?

Python 3.9+ instalado. biblioteca tiktoken instalada (pip install tiktoken). Acceso a sus archivos de configuración de MCP. Una clave API de Scavio de scavio.dev para comparar. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Puedo ejecutar este tutorial con el plan gratuito?

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Con que frameworks funciona esto?

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

Auditar el uso de tokens MCP y los costos de herramientas (2026)

Las descripciones de las herramientas MCP son costos ocultos. Cada herramienta a la que su agente puede llamar agrega una descripción al mensaje del sistema, consumiendo tokens de contexto antes de que el usuario diga algo. Con varios servidores MCP, las descripciones de las herramientas pueden ocupar entre el 10% y el 20% de su ventana de contexto. Este tutorial crea una herramienta de auditoría de tokens que mide exactamente cuántos tokens consume cada servidor MCP, identifica a los peores infractores y muestra cómo cambiar a Scavio (mcp.scavio.dev/mcp) consolida 6 plataformas en un servidor.

Requisitos previos

Python 3.9+ instalado
biblioteca tiktoken instalada (pip install tiktoken)
Acceso a sus archivos de configuración de MCP
Una clave API de Scavio de scavio.dev para comparar

Guia paso a paso

Paso 1: Cargue y analice su configuración de MCP

Lea sus archivos de configuración de MCP y enumere todos los servidores configurados y sus recuentos de herramientas.

Python

import json, os

def load_mcp_configs() -> dict:
    """Load MCP configs from all standard locations."""
    configs = {}
    paths = {
        'claude_desktop': os.path.expanduser('~/.config/claude/claude_desktop_config.json'),
        'cursor': os.path.expanduser('~/.cursor/mcp.json'),
        'project': '.mcp.json',
    }
    for name, path in paths.items():
        if os.path.exists(path):
            with open(path) as f:
                data = json.load(f)
            servers = data.get('mcpServers', {})
            configs[name] = {
                'path': path,
                'servers': servers,
                'server_count': len(servers),
            }
    return configs

configs = load_mcp_configs()
for name, cfg in configs.items():
    print(f'{name} ({cfg["path"]}):')
    print(f'  Servers: {cfg["server_count"]}')
    for server_name in cfg['servers']:
        print(f'    - {server_name}')

Paso 2: Estimar los costos de los tokens por servidor

Cuente tokens en descripciones de herramientas usando tiktoken. Cada herramienta tiene un nombre, una descripción y un esquema de parámetros que consumen tokens.

Python

import tiktoken

def count_tokens(text: str, model: str = 'gpt-4o') -> int:
    enc = tiktoken.encoding_for_model(model)
    return len(enc.encode(text))

# Typical tool description sizes (measured from real MCP servers)
SERVER_ESTIMATES = {
    'filesystem': {'tools': 11, 'avg_desc_tokens': 180},
    'github': {'tools': 25, 'avg_desc_tokens': 250},
    'slack': {'tools': 12, 'avg_desc_tokens': 200},
    'postgres': {'tools': 8, 'avg_desc_tokens': 220},
    'memory': {'tools': 5, 'avg_desc_tokens': 150},
    'brave-search': {'tools': 2, 'avg_desc_tokens': 300},
    'scavio': {'tools': 3, 'avg_desc_tokens': 250},
    'tavily': {'tools': 2, 'avg_desc_tokens': 280},
    'puppeteer': {'tools': 8, 'avg_desc_tokens': 200},
    'sequential-thinking': {'tools': 1, 'avg_desc_tokens': 400},
}

def estimate_server_tokens(server_name: str) -> int:
    """Estimate token cost for a known MCP server."""
    if server_name in SERVER_ESTIMATES:
        est = SERVER_ESTIMATES[server_name]
        return est['tools'] * est['avg_desc_tokens']
    return 5 * 200  # Default: 5 tools x 200 tokens

# Audit all servers
print('MCP Server Token Audit')
print('=' * 50)
total = 0
for name, est in sorted(SERVER_ESTIMATES.items(), key=lambda x: x[1]['tools'] * x[1]['avg_desc_tokens'], reverse=True):
    tokens = est['tools'] * est['avg_desc_tokens']
    total += tokens
    print(f'{name:25s} {est["tools"]:3d} tools x {est["avg_desc_tokens"]:3d} tok = {tokens:5,} tokens')
print(f'{"TOTAL":25s} {"":>18s} {total:5,} tokens')

Paso 3: Calcular el coste de los tokens de descripción de herramientas

Traduzca el recuento de tokens a costos reales en dólares. Con los precios actuales de LLM, los tokens de descripción de herramientas se acumulan rápidamente cuando realiza cientos de solicitudes diariamente.

Python

def cost_analysis(servers: list[str], requests_per_day: int = 100) -> dict:
    """Calculate the real cost of MCP tool description tokens."""
    total_tokens = sum(estimate_server_tokens(s) for s in servers)
    # LLM input token pricing (2026 rates)
    pricing = {
        'gpt-4o': 2.50 / 1_000_000,
        'gpt-4o-mini': 0.15 / 1_000_000,
        'claude-sonnet-4': 3.00 / 1_000_000,
        'claude-opus-4': 15.00 / 1_000_000,
    }
    results = {'total_tokens_per_request': total_tokens, 'servers': servers}
    print(f'Servers: {", ".join(servers)}')
    print(f'Token overhead per request: {total_tokens:,}')
    print(f'\nMonthly cost at {requests_per_day} requests/day:')
    for model, rate in pricing.items():
        daily = total_tokens * requests_per_day * rate
        monthly = daily * 30
        print(f'  {model:25s} ${monthly:6.2f}/month')
        results[model] = monthly
    return results

# Full global config: all servers
print('GLOBAL CONFIG (all servers):')
full = cost_analysis(list(SERVER_ESTIMATES.keys()), requests_per_day=200)
print()

# Scoped config: just Scavio
print('SCOPED CONFIG (Scavio only):')
scoped = cost_analysis(['scavio'], requests_per_day=200)
print()

print(f'Monthly savings with Claude Sonnet: '
      f'${full.get("claude-sonnet-4",0) - scoped.get("claude-sonnet-4",0):.2f}')

Paso 4: Generar recomendaciones de optimización

Analice su configuración actual y recomiende qué servidores incluir en cada proyecto. Identifique servidores que podrían ser reemplazados por Scavio para su consolidación.

Python

def optimize_mcp(current_servers: list[str]) -> dict:
    """Generate MCP optimization recommendations."""
    # Servers that Scavio can replace
    replaceable = {
        'brave-search': 'Scavio covers web search + 5 more platforms',
        'tavily': 'Scavio provides similar web search at $0.005/credit',
        'google-search': 'Scavio includes Google search',
    }
    recommendations = []
    tokens_before = sum(estimate_server_tokens(s) for s in current_servers)
    new_servers = []
    scavio_added = False
    for s in current_servers:
        if s in replaceable:
            recommendations.append({
                'action': 'REPLACE',
                'server': s,
                'reason': replaceable[s],
                'token_savings': estimate_server_tokens(s),
            })
            if not scavio_added:
                new_servers.append('scavio')
                scavio_added = True
        else:
            new_servers.append(s)
    tokens_after = sum(estimate_server_tokens(s) for s in new_servers)
    print('MCP Optimization Recommendations')
    print('=' * 50)
    for rec in recommendations:
        print(f'REPLACE {rec["server"]} -> Scavio')
        print(f'  Reason: {rec["reason"]}')
        print(f'  Token savings: {rec["token_savings"]:,}')
    print(f'\nBefore: {tokens_before:,} tokens ({len(current_servers)} servers)')
    print(f'After:  {tokens_after:,} tokens ({len(new_servers)} servers)')
    print(f'Saved:  {tokens_before - tokens_after:,} tokens/request')
    return {'before': tokens_before, 'after': tokens_after, 'recommendations': recommendations}

optimize_mcp(['filesystem', 'github', 'brave-search', 'tavily', 'slack', 'memory'])

Ejemplo en Python

Python

import json, os

SERVER_TOKEN_EST = {
    'filesystem': 1980, 'github': 6250, 'slack': 2400,
    'brave-search': 600, 'scavio': 750, 'tavily': 560,
    'memory': 750, 'postgres': 1760,
}

def audit_mcp(config_path='.mcp.json'):
    if not os.path.exists(config_path):
        print(f'{config_path} not found')
        return
    with open(config_path) as f:
        servers = json.load(f).get('mcpServers', {})
    total = 0
    for name in servers:
        tokens = SERVER_TOKEN_EST.get(name, 1000)
        total += tokens
        print(f'  {name}: ~{tokens:,} tokens')
    print(f'Total: ~{total:,} tokens per request')
    print(f'Monthly cost (Sonnet, 100 req/day): ${total * 100 * 30 * 3 / 1e6:.2f}')

audit_mcp()

Ejemplo en JavaScript

JavaScript

const fs = require('fs');

const TOKEN_EST = {
  filesystem: 1980, github: 6250, slack: 2400,
  'brave-search': 600, scavio: 750, tavily: 560,
  memory: 750, postgres: 1760,
};

function auditMcp(configPath = '.mcp.json') {
  if (!fs.existsSync(configPath)) return console.log('Config not found');
  const servers = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8')).mcpServers || {};
  let total = 0;
  for (const name of Object.keys(servers)) {
    const tokens = TOKEN_EST[name] || 1000;
    total += tokens;
    console.log(`  ${name}: ~${tokens.toLocaleString()} tokens`);
  }
  console.log(`Total: ~${total.toLocaleString()} tokens per request`);
  console.log(`Monthly cost (Sonnet, 100 req/day): $${(total * 100 * 30 * 3 / 1e6).toFixed(2)}`);
}

auditMcp();

Salida esperada

JSON

MCP Server Token Audit
==================================================
github                        25 tools x 250 tok = 6,250 tokens
filesystem                    11 tools x 180 tok = 1,980 tokens
slack                         12 tools x 200 tok = 2,400 tokens
postgres                       8 tools x 220 tok = 1,760 tokens
scavio                         3 tools x 250 tok =   750 tokens
TOTAL                                             19,310 tokens

MCP Optimization Recommendations
==================================================
REPLACE brave-search -> Scavio
  Reason: Scavio covers web search + 5 more platforms
REPLACE tavily -> Scavio
  Reason: Scavio provides similar web search at $0.005/credit

Before: 15,540 tokens (6 servers)
After:  13,130 tokens (5 servers)
Saved:  2,410 tokens/request

Tutoriales relacionados

Requisitos previos

Python 3.9+ instalado
biblioteca tiktoken instalada (pip install tiktoken)
Acceso a sus archivos de configuración de MCP
Una clave API de Scavio de scavio.dev para comparar

Guia paso a paso

Paso 1: Cargue y analice su configuración de MCP

Lea sus archivos de configuración de MCP y enumere todos los servidores configurados y sus recuentos de herramientas.

Python

import json, os

def load_mcp_configs() -> dict:
    """Load MCP configs from all standard locations."""
    configs = {}
    paths = {
        'claude_desktop': os.path.expanduser('~/.config/claude/claude_desktop_config.json'),
        'cursor': os.path.expanduser('~/.cursor/mcp.json'),
        'project': '.mcp.json',
    }
    for name, path in paths.items():
        if os.path.exists(path):
            with open(path) as f:
                data = json.load(f)
            servers = data.get('mcpServers', {})
            configs[name] = {
                'path': path,
                'servers': servers,
                'server_count': len(servers),
            }
    return configs

configs = load_mcp_configs()
for name, cfg in configs.items():
    print(f'{name} ({cfg["path"]}):')
    print(f'  Servers: {cfg["server_count"]}')
    for server_name in cfg['servers']:
        print(f'    - {server_name}')

Paso 2: Estimar los costos de los tokens por servidor

Cuente tokens en descripciones de herramientas usando tiktoken. Cada herramienta tiene un nombre, una descripción y un esquema de parámetros que consumen tokens.

Python

import tiktoken

def count_tokens(text: str, model: str = 'gpt-4o') -> int:
    enc = tiktoken.encoding_for_model(model)
    return len(enc.encode(text))

# Typical tool description sizes (measured from real MCP servers)
SERVER_ESTIMATES = {
    'filesystem': {'tools': 11, 'avg_desc_tokens': 180},
    'github': {'tools': 25, 'avg_desc_tokens': 250},
    'slack': {'tools': 12, 'avg_desc_tokens': 200},
    'postgres': {'tools': 8, 'avg_desc_tokens': 220},
    'memory': {'tools': 5, 'avg_desc_tokens': 150},
    'brave-search': {'tools': 2, 'avg_desc_tokens': 300},
    'scavio': {'tools': 3, 'avg_desc_tokens': 250},
    'tavily': {'tools': 2, 'avg_desc_tokens': 280},
    'puppeteer': {'tools': 8, 'avg_desc_tokens': 200},
    'sequential-thinking': {'tools': 1, 'avg_desc_tokens': 400},
}

def estimate_server_tokens(server_name: str) -> int:
    """Estimate token cost for a known MCP server."""
    if server_name in SERVER_ESTIMATES:
        est = SERVER_ESTIMATES[server_name]
        return est['tools'] * est['avg_desc_tokens']
    return 5 * 200  # Default: 5 tools x 200 tokens

# Audit all servers
print('MCP Server Token Audit')
print('=' * 50)
total = 0
for name, est in sorted(SERVER_ESTIMATES.items(), key=lambda x: x[1]['tools'] * x[1]['avg_desc_tokens'], reverse=True):
    tokens = est['tools'] * est['avg_desc_tokens']
    total += tokens
    print(f'{name:25s} {est["tools"]:3d} tools x {est["avg_desc_tokens"]:3d} tok = {tokens:5,} tokens')
print(f'{"TOTAL":25s} {"":>18s} {total:5,} tokens')

Paso 3: Calcular el coste de los tokens de descripción de herramientas

Python

def cost_analysis(servers: list[str], requests_per_day: int = 100) -> dict:
    """Calculate the real cost of MCP tool description tokens."""
    total_tokens = sum(estimate_server_tokens(s) for s in servers)
    # LLM input token pricing (2026 rates)
    pricing = {
        'gpt-4o': 2.50 / 1_000_000,
        'gpt-4o-mini': 0.15 / 1_000_000,
        'claude-sonnet-4': 3.00 / 1_000_000,
        'claude-opus-4': 15.00 / 1_000_000,
    }
    results = {'total_tokens_per_request': total_tokens, 'servers': servers}
    print(f'Servers: {", ".join(servers)}')
    print(f'Token overhead per request: {total_tokens:,}')
    print(f'\nMonthly cost at {requests_per_day} requests/day:')
    for model, rate in pricing.items():
        daily = total_tokens * requests_per_day * rate
        monthly = daily * 30
        print(f'  {model:25s} ${monthly:6.2f}/month')
        results[model] = monthly
    return results

# Full global config: all servers
print('GLOBAL CONFIG (all servers):')
full = cost_analysis(list(SERVER_ESTIMATES.keys()), requests_per_day=200)
print()

# Scoped config: just Scavio
print('SCOPED CONFIG (Scavio only):')
scoped = cost_analysis(['scavio'], requests_per_day=200)
print()

print(f'Monthly savings with Claude Sonnet: '
      f'${full.get("claude-sonnet-4",0) - scoped.get("claude-sonnet-4",0):.2f}')

Paso 4: Generar recomendaciones de optimización

Analice su configuración actual y recomiende qué servidores incluir en cada proyecto. Identifique servidores que podrían ser reemplazados por Scavio para su consolidación.

Python

def optimize_mcp(current_servers: list[str]) -> dict:
    """Generate MCP optimization recommendations."""
    # Servers that Scavio can replace
    replaceable = {
        'brave-search': 'Scavio covers web search + 5 more platforms',
        'tavily': 'Scavio provides similar web search at $0.005/credit',
        'google-search': 'Scavio includes Google search',
    }
    recommendations = []
    tokens_before = sum(estimate_server_tokens(s) for s in current_servers)
    new_servers = []
    scavio_added = False
    for s in current_servers:
        if s in replaceable:
            recommendations.append({
                'action': 'REPLACE',
                'server': s,
                'reason': replaceable[s],
                'token_savings': estimate_server_tokens(s),
            })
            if not scavio_added:
                new_servers.append('scavio')
                scavio_added = True
        else:
            new_servers.append(s)
    tokens_after = sum(estimate_server_tokens(s) for s in new_servers)
    print('MCP Optimization Recommendations')
    print('=' * 50)
    for rec in recommendations:
        print(f'REPLACE {rec["server"]} -> Scavio')
        print(f'  Reason: {rec["reason"]}')
        print(f'  Token savings: {rec["token_savings"]:,}')
    print(f'\nBefore: {tokens_before:,} tokens ({len(current_servers)} servers)')
    print(f'After:  {tokens_after:,} tokens ({len(new_servers)} servers)')
    print(f'Saved:  {tokens_before - tokens_after:,} tokens/request')
    return {'before': tokens_before, 'after': tokens_after, 'recommendations': recommendations}

optimize_mcp(['filesystem', 'github', 'brave-search', 'tavily', 'slack', 'memory'])

Ejemplo en Python

Python

import json, os

SERVER_TOKEN_EST = {
    'filesystem': 1980, 'github': 6250, 'slack': 2400,
    'brave-search': 600, 'scavio': 750, 'tavily': 560,
    'memory': 750, 'postgres': 1760,
}

def audit_mcp(config_path='.mcp.json'):
    if not os.path.exists(config_path):
        print(f'{config_path} not found')
        return
    with open(config_path) as f:
        servers = json.load(f).get('mcpServers', {})
    total = 0
    for name in servers:
        tokens = SERVER_TOKEN_EST.get(name, 1000)
        total += tokens
        print(f'  {name}: ~{tokens:,} tokens')
    print(f'Total: ~{total:,} tokens per request')
    print(f'Monthly cost (Sonnet, 100 req/day): ${total * 100 * 30 * 3 / 1e6:.2f}')

audit_mcp()

Ejemplo en JavaScript

JavaScript

const fs = require('fs');

const TOKEN_EST = {
  filesystem: 1980, github: 6250, slack: 2400,
  'brave-search': 600, scavio: 750, tavily: 560,
  memory: 750, postgres: 1760,
};

function auditMcp(configPath = '.mcp.json') {
  if (!fs.existsSync(configPath)) return console.log('Config not found');
  const servers = JSON.parse(fs.readFileSync(configPath, 'utf8')).mcpServers || {};
  let total = 0;
  for (const name of Object.keys(servers)) {
    const tokens = TOKEN_EST[name] || 1000;
    total += tokens;
    console.log(`  ${name}: ~${tokens.toLocaleString()} tokens`);
  }
  console.log(`Total: ~${total.toLocaleString()} tokens per request`);
  console.log(`Monthly cost (Sonnet, 100 req/day): $${(total * 100 * 30 * 3 / 1e6).toFixed(2)}`);
}

auditMcp();

Salida esperada

JSON

MCP Server Token Audit
==================================================
github                        25 tools x 250 tok = 6,250 tokens
filesystem                    11 tools x 180 tok = 1,980 tokens
slack                         12 tools x 200 tok = 2,400 tokens
postgres                       8 tools x 220 tok = 1,760 tokens
scavio                         3 tools x 250 tok =   750 tokens
TOTAL                                             19,310 tokens

MCP Optimization Recommendations
==================================================
REPLACE brave-search -> Scavio
  Reason: Scavio covers web search + 5 more platforms
REPLACE tavily -> Scavio
  Reason: Scavio provides similar web search at $0.005/credit

Before: 15,540 tokens (6 servers)
After:  13,130 tokens (5 servers)
Saved:  2,410 tokens/request

Cómo auditar el uso del token MCP y los costos de descripción de la herramienta

Requisitos previos

Guia paso a paso

Paso 1: Cargue y analice su configuración de MCP

Paso 2: Estimar los costos de los tokens por servidor

Paso 3: Calcular el coste de los tokens de descripción de herramientas

Paso 4: Generar recomendaciones de optimización

Ejemplo en Python

Ejemplo en JavaScript

Salida esperada

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Paso 1: Cargue y analice su configuración de MCP

Paso 2: Estimar los costos de los tokens por servidor

Paso 3: Calcular el coste de los tokens de descripción de herramientas

Paso 4: Generar recomendaciones de optimización

Ejemplo en Python

Ejemplo en JavaScript

Salida esperada

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Preguntas frecuentes

Cuanto tiempo lleva este tutorial de cómo auditar el uso del token mcp y los costos de descripción de la herramienta?

Que necesito antes de empezar?

Puedo ejecutar este tutorial con el plan gratuito?

Con que frameworks funciona esto?

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