Liner Actions MCP：工具上千后怎么挑、花多少

EveryInfra 的公开目录里有 106 个平台、574 项数据能力（其中 540 项可用），远程 MCP 把它们收成 12 个工具，我们在 2026 年 11 月 14 日 00:16（新加坡时间）读到的 tools/list 一共 16,206 字节。同样 574 项能力如果一项开一个工具，按目录字段拼出来的定义有 528,989 字节，约是现在的 33 倍。token 我们用 o200k 分词器估算（3,758 对 131,395），Claude 的实际计数会更高，所以由它算出的美元数都是下限：在 Sonnet 5.5 上不走缓存，574 个工具每轮光定义费至少约 $0.263，至少是一次 reddit/search 真调实扣 $0.000792 的约 330 倍。Liner Actions MCP 走的是同一条思路的极端版：4 个工具挡在 1,100 多个应用前面，模型先用英文搜动作，再执行。把写表、开工单这类动作交给它，读 Reddit、YouTube、Trustpilot 这类公开数据交给 EveryInfra：这次我们真调了 5 个计费接口，实扣合计 $0.004307。

11 月 4 日，r/mcp 上一条「MCP 工具多到几个以后 agent 会糊涂」的帖子拿到 21 条回复，答案五花八门：有人说过了 20 到 30 个错选就常见，有人说过了几百个才出问题，还有人说重叠的描述比数量更伤（r/mcp，2026-11-04）。一个 MCP 客户端挂进来的工具越多，模型每一轮要读的定义越多、要付的钱越多，选错一次的代价也各不相同。Liner 在 11 月发英文新闻稿的 Liner Actions MCP 代表「一个连接器管上千个应用的动作」；EveryInfra 的远程 MCP 代表「专门读公开平台数据」。Liner 一侧我们只读了文档、新闻稿和无登录时服务器的返回，没有登录 Liner 账号实跑，所以写表和开工单那一步全部标成「配置示例」；EveryInfra 一侧每个数都来自当晚的真实返回。本文和 Liner 没有任何合作关系。

liner actions mcp 是什么：4 个工具，后面 1,100 多个应用

Liner 是韩国的 AI 搜索公司。2026 年 9 月 29 日，韩国媒体报道它推出 Liner Actions MCP：AI agent 只连一次，就能用日历、Slack、Notion 等 1,100 多个外部服务（Digital Today，2026-09-29；VentureSquare，2026-09-29）。英文新闻稿在 11 月 3 日发出，标题里的数是「more than 1,100 verified apps」，正文说 Liner 把这些工具逐个调用过、确认能用，工具按需加载，系统不存用户数据，日志去标识化，Liner Actions MCP 和 Liner Actions API 目前免费，支持韩文和英文（VMblog 转载的新闻稿，2026-11-03）。11 月 11 日还有一篇分析稿把它和「每个应用单独接一个 MCP」做了对比（Efficiently Connected，2026-11-11）。按原文，首发是 9 月 29 日，英文新闻稿是 11 月 3 日。

Liner 开发者文档里的 Actions MCP 页写得更具体（Liner Actions MCP 文档）。服务器只暴露 4 个工具：search_actions 用自然语言搜动作，不带查询时返回可用的服务清单；execute_action 执行选中的动作；connect_account 和 complete_connection 负责把你在某个应用里的账号连上。故障排查一节有三句话决定了它的用法：动作搜索只认英文查询；登录批准 30 天后过期，过期后请求会回 401；在浏览器里点完授权还不够，要让助手确认一次连接。我们在 00:15（新加坡时间）不带任何凭据向服务器发了一个请求，拿到的是 HTTP 401 和 {"error":"unauthorized"}，响应头里的 resource_metadata 指向一份受保护资源元数据，写着授权服务器是 actions.liner.com、作用域只有 mcp。这正是 MCP 授权规范要求的发现方式（MCP 授权规范 2026-07-28；RFC 9728）。

接入方式按客户端分。Claude Code 用 claude mcp add 加一个 HTTP 服务器，作用域选 user，删掉时要带同一个 -s 值；Codex 用 codex mcp add liner-actions --url …，写进 ~/.codex/config.toml，然后 codex mcp login liner-actions 在浏览器里批准，再开一个新的 Codex 会话（运行中的会话不会重读配置）。ChatGPT 要先在「设置 › 安全与登录」打开开发者模式，再到 Plugins 里加 MCP 服务器、选 OAuth；文档写明这一入口对 Plus、Pro、Business、Enterprise、Edu 开放，但 Actions 的写操作只在 Business、Enterprise、Edu 套餐可用。OpenAI 自己的帮助文章也把「自定义 MCP 服务器」放在开发者模式下（OpenAI 帮助中心：在 ChatGPT 连接自定义 MCP 服务器；OpenAI 开发者文档：MCP）。

价格方面，新闻稿只说「目前免费」，没有写免费到什么时候、有没有调用上限。Liner 开发者定价页（2026-11-14 读取）列了 Tools API 每 1,000 次请求 $1、Agent API 每 1,000 次 $3，还写了 2026-11-10 起新开的账号买额度要加 5% 平台费，但没有 Actions 的条目（Liner 开发者定价）。所以本文的账单里，Liner 一侧按 $0 算，并在后面注明这一项要在用之前再核一次。

Liner 同时给了 MCP 和 API 两种接法，它的说明页把选择标准写得很清楚：你是把自己常用的 agent 接到自己的账号上，就用 MCP；你在做一个产品、要让每个用户连接自己的账号，就用 API，因为 API 允许你自己管理环境、用户和密钥，也能在没有浏览器的后台里跑。本文的场景是一个人或一个小团队在 Claude Code、ChatGPT 里用，所以选 MCP。换成 API 时，挑工具这件事就从 Liner 的服务器挪回到你自己的代码里：你从动作目录里排出候选，自己决定交给模型几个。

它怎么挑工具：先搜、再给模型一份短名单

Liner 把「挑工具」拆成了两段。在 MCP 里，这件事交给 search_actions：模型用英文写一句「append a row to a Google Sheet」，服务器返回几条候选动作，模型再从里面挑一个执行。在给开发者的 Actions API 里，文档把同一件事写成了明确的步骤：按用户的请求给候选动作排序，只把一份小的短名单交给模型，原话是「Do not send the entire catalog」，也就是不要把整份目录发给模型（Liner Actions API：作为 LLM 工具使用）。同一页还写了三条和「选错」直接相关的规则：写入类和破坏性动作在第一次执行前要人确认；网络超时导致结果未知时不要自动重试，因为当前 API 没有公开的幂等键约定；返回 needs_connection 时不能当成动作没执行过，要先去对方应用里核对。快速上手页补了一条时间限制：needs_connection 返回的授权链接大约 15 分钟后失效，过期就重新调用 execute 拿一个新的（Liner Actions API 快速上手）。

这套做法和 Anthropic、OpenAI、微软在各自平台上推的「工具搜索」是一回事，只是位置不同。Anthropic 的 tool search 把工具标成 defer_loading，模型先调一个搜索工具（正则或 BM25 两种），每次拿回 3 到 5 个最相关的工具定义，单次请求最多可挂 10,000 个工具（Anthropic 工具搜索文档）。OpenAI 在 Responses API 里给 gpt-5.4 及以后的模型加了 tool_search，还建议用命名空间把工具分组，每组控制在 10 个函数以内（OpenAI 工具搜索指南）。微软 Foundry 的 Toolbox 给模型两个元工具 tool_search 和 call_tool，按 BM25 排序，默认返回 5 个、最多 10 个，文档建议工具超过 10 到 15 个时打开（Foundry Toolbox 概览；Foundry 工具搜索，2026-10-26）。区别在于：前三家是在客户端或模型平台一侧做搜索，你自己挂的每个 MCP 服务器照样把全部定义交上来；Liner 是在服务器一侧做，客户端看到的永远只有 4 个工具。

「只认英文」是这种服务器端搜索的一个代价。中文用户对 Claude 说「把这几条差评追加到表格里」，模型如果原样把中文丢给 search_actions，文档说的结果是搜不到；要么在提示里写明「搜索动作时一律用英文」，要么让模型先翻译再搜。Claude Code 文档对服务器作者也有一条类似的提醒：工具搜索按描述匹配时只读描述开头的一段，所以模型会用来搜的词要放在描述最前面（Claude Code MCP 文档）。

工具多了以后：模型选不准，多出来的定义每轮都要付钱

工具多带来两个问题，一个是准确率，一个是钱。准确率这边，公开数字都指向同一个方向。Anthropic 工具搜索文档写，Claude 的选择准确率在可用工具超过 30 到 50 个以后明显下降，并建议工具数达到 10 个或定义超过 10K token 时改用按需加载。Anthropic 在 2025 年 11 月 24 日的工程文章里给了两组测评：Opus 4 在开启工具搜索后从 49% 升到 74%，Opus 4.5 从 79.5% 升到 88.1%（Anthropic：高级工具使用）。学术界的结果类似：RAG-MCP 论文先用检索挑出候选工具再交给模型，选对率从 13.62% 升到 43.13%，提示词 token 少了一半以上（RAG-MCP，arXiv 2505.03275）；LiveMCPBench 用 70 个服务、527 个工具测了 12 个模型，Claude-Sonnet-4 任务成功率 78.95%，多数模型只有 30% 到 50%，失败里约一半出在没检索到对的工具（LiveMCPBench，arXiv 2508.01780）。

论坛里的经验和这些数大致对得上，但更具体。11 月 4 日那条 r/mcp 帖子下，一位回答者说没有固定的数，错选通常在 20 到 30 个工具以后变多，描述互相重叠比数量本身更伤；另一位运行 9 到 10 个工具的人说，加了第二个读文件的工具那天，agent 就开始挑错。还有一位说他们的分界线是「几百个放在一张清单里」，模型开始按名字相似挑，不按要干的活挑，按领域分组、只加载用得上的那一组帮助最大。11 月 12 日有人拉了 50 个公开 MCP 服务器的 tools/list，发现 23 个服务器里至少三分之一的定义文字是同一段 schema 在每个工具上重复（r/mcp，2026-11-12）。

我们用 EveryInfra 的 reddit/search 搜「too many MCP tools」拿回 9 条帖子，用 youtube/search 搜同一个话题拿回 10 个视频。按发布周统计，19 条里有 16 条发在最近 7 周，11 月 9 日那一周最多，有 5 条。播放最多的一条视频是 10 月 6 日发的「Too many MCP tools? Anthropic found a solution.」，抓取时 37,239 次播放（YouTube），评论区里有人问「这个和缓存怎么配合」，有人说「挑哪个工具本身也是一次不确定的推理」，还有人说已经有现成的工具注册表在做同样的事。

Anthropic 的工具使用文档写得很直白：tools 参数里的名字、描述、schema 都算输入 token，开了工具还会自动加一段专门的系统提示（Claude 工具使用概览）。模型每一轮都要把这些定义重新读一遍，所以定义的成本是「每轮 × 轮数」。Anthropic 在那篇工程文章里举的例子是 5 个服务器、58 个工具，定义约 55,000 token；他们内部见过优化前 134,000 token 的情况；开了工具搜索以后整个会话的工具相关 token 降到约 8,700。拿本文的数对照：EveryInfra 12 个工具按 o200k 估约 3,758 token，不到 Anthropic 那个 58 个工具例子的十四分之一；按目录拼出的 574 个工具约 131,395 token，和他们见过的 134,000 token 是一个量级。

定义占多少上下文：EveryInfra 12 个工具 16,206 字节

EveryInfra 的远程 MCP 地址是 api.everyinfra.com/mcp。我们在 00:16（新加坡时间）带 Key 读了一次 tools/list，把每个工具的 JSON 按紧凑格式序列化，量字节数，再用 OpenAI 开源的 tiktoken 按 o200k 和 cl100k 两种分词器各数一遍（tiktoken）。结果是 16,206 字节、o200k 约 3,758 token、cl100k 约 3,728 token，平均每个工具约 313 token，约每 4.3 字节一个 token，和 tiktoken 文档说的「平均约 4 字节一个 token」一致。另外，握手时服务器还会发一段 3,993 字符（约 987 token）的使用说明；Claude Code 文档写，服务器说明和预先加载的工具描述各自只读前 4,096 个字符，v2.1.296 之前这个上限是 2,048，所以在旧版 Claude Code 里这段说明会被截掉后半段。说明和工具定义加起来是 20,218 字节、o200k 约 4,745 token，再加上 API 在带工具时自动附加的 286 token 系统提示，这是一个只挂 EveryInfra 的会话每轮固定要读的量。

12 个工具里，和读数据直接相关的是四个：everyinfra_list_capabilities 查目录，everyinfra_call_api 调任意一项能力，everyinfra_get_job 取异步结果，everyinfra_search 做网页搜索。其余八个管账户、调用记录、充值链接、工单、验证码等。决定体积的主要是描述长度：最大的是开工单的工具，661 token，因为它要写明什么时候该开工单、要带哪些字段；最小的是取充值链接的工具，134 token。只读数据的那四个工具合计 5,825 字节、o200k 约 1,307 token，按字节占 12 个工具的 36%；客户端如果支持按工具启用，只开这四个，每轮固定要读的定义还能再少约三分之二。

下面这段命令可以在你自己的机器上复现这些数，tools/list 本身不收费。tiktoken 的计数是估算，Claude 的分词器和它不同：Claude 定价页写，Claude 4.7 及以后的模型用的新分词器，同样的文本约多 30% token；只要请求里带了工具，API 还会再加一段工具使用系统提示，Sonnet 5.5 是 286 token（Claude 定价）。所以本文凡是由 o200k 估算算出的美元数，都是下限。要精确数，可以把同样的工具列表交给 count_tokens 接口（Claude token 计数文档）。

curl -s https://api.everyinfra.com/mcp \
  -H "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Accept: application/json, text/event-stream' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}' > tools.json

uv run --with tiktoken python3 - <<'PY'
import json, tiktoken
tools = json.load(open("tools.json"))["result"]["tools"]
enc = tiktoken.get_encoding("o200k_base")
total_b = total_t = 0
for t in tools:
    s = json.dumps(t, ensure_ascii=False, separators=(",", ":"))
    b, n = len(s.encode()), len(enc.encode(s))
    total_b += b; total_t += n
    print(f"{t['name']:<34}{b:>7}{n:>6}")
print("total", len(tools), total_b, total_t)
PY

再做一个对照：如果 EveryInfra 不收工具，574 项能力每项开一个 MCP 工具，定义有多大。我们用公开目录 api.everyinfra.com/api/v1/social/catalog 里每项能力的名字、说明和参数（含参数说明、枚举值、默认值）拼出 574 个工具定义，一共 528,989 字节、o200k 约 131,395 token；每个工具的中位数是 185 token，90% 分位 374，最大的一个 1,281。只留工具名和参数类型、去掉全部说明的最省写法，也有 109,086 字节、约 24,811 token。这两个数都是我们按目录拼出来的假想定义，不是哪个真实服务器的返回，但足够说明量级：同一份能力，一项一个工具按字节比收成 12 个大约 33 倍（o200k 估算约 35 倍）；最省的写法按字节也大约 6.7 倍，而且模型拿到的说明少了，更容易挑错。

两个细节说明估算的不确定性有多大。第一，分词器换一个，数就会变：12 个真实工具用 cl100k 数是 3,728，和 o200k 的 3,758 几乎一样；574 个假想工具用 cl100k 数是 146,004，比 o200k 多 11%，因为它们带了大量参数说明和枚举值。Claude 用的是第三种分词器，所以本文只把字节数当硬数，token 和美元都当估算。第二，按组装载也不是一定省：目录里能力最多的 10 个平台合计 185 项，占 574 项的 32%，其中抖音一个平台就有 38 项、TikTok 24 项、X 21 项。按每个工具中位数 185 token 粗估，单开抖音这一组约 7,000 token，已经比 EveryInfra 现在 12 个工具的全量大。分组能把 574 个工具拆小，但组的大小不均，大平台那一组照样要靠描述写得短、参数做成枚举来控制。

每轮要花多少钱：定义费可能比取数费还贵

把 token 换成钱，用 Claude 定价页 2026-11-14 读到的单价（Claude 定价）：Sonnet 5.5 输入每百万 token $2，缓存命中 $0.10；Opus 5.5 输入 $4，缓存命中 $0.20；Haiku 5.5 在提示不超过 10 万 token 时输入 $0.10、缓存命中 $0.01，超过 10 万 token 按 $0.50 和 $0.05 算（单价存档于同日读取的定价页）。下面的 token 都按 o200k 估算，Claude 实际计数更高，所以每个美元数都是下限。EveryInfra 实际的 12 个工具在 Sonnet 5.5 上不走缓存每轮至少约 $0.0075，命中缓存至少约 $0.00038；假想的 574 个工具不走缓存每轮至少约 $0.263，命中缓存至少约 $0.013。作为对照，00:18 那次 reddit/search 真调实扣 $0.000792。也就是说，工具一项一个、又没有缓存时，模型每读一轮工具定义，花的钱至少够调约 330 次 reddit/search。

换模型时差距按单价等比放大或缩小。Opus 5.5 的输入单价是 Sonnet 5.5 的两倍，假想的 574 个工具不走缓存每轮至少约 $0.526；Haiku 5.5 便宜得多，但 131,395 token 超过了它 10 万 token 的计价线，单价从 $0.10 跳到 $0.50，每轮至少约 $0.066，仍至少是一次取数的 80 多倍；只留名字和参数类型的最省写法约 24,811 token，留在 10 万以内档，每轮至少约 $0.0025。EveryInfra 实际的 12 个工具在 Haiku 5.5 上不走缓存每轮约 $0.00038，命中缓存约 $0.00004（同样是下限），比任何一次数据调用都便宜。

缓存能省掉大部分，但有条件。Anthropic 的提示缓存按前缀匹配，工具定义放在最前面，只要工具列表一个字节都不变，后面每轮都按缓存价算（Claude 工具使用与提示缓存）。MCP 规范 2026-07-28 版在工具一节也写了，服务器返回 tools/list 时应保持确定的顺序，以提高提示缓存命中（MCP 规范：工具）。工具搜索把新发现的工具追加在已缓存前缀的后面，不打乱前缀，这也是 10 月 18 日那条讲工具搜索的视频里反复强调的一点（YouTube，2026-10-18）。视频作者给模型挂了 4 个 MCP 服务器、只让它存一个文件，结果大部分输入都是工具定义；开工具搜索后输入少了三分之一以上，但在只有几个小工具的配置里反而多花了钱，因为多了一轮搜索。规范本身也在按固定节奏演进：11 月 11 日 MCP 博客公布了新的发版节奏，下一版规范定在 2027-03-30（MCP 博客，2026-11-11；SEP-3398）；同一天 Google 开源博客也谈到工具膨胀和渐进披露（Google 开源博客，2026-11-11）。

四档做法：从全部给模型，到一个 mcp tool router

把公开文档里的阈值排一排，大致是四档。工具不到 10 个、定义总量小的时候，一次全部给模型最省事，缓存命中后每轮成本很低。从 10 个工具或 10K token 起，Anthropic 建议开工具搜索；Claude Code 已经默认打开，只在会话开始时加载工具名和服务器说明，ENABLE_TOOL_SEARCH=auto 则是定义总量不到上下文 10% 时照旧全部加载、超过才延迟（Claude Code MCP 文档；Agent SDK 工具搜索）。几十到几百个工具时，服务器作者自己就该分组或收工具：GitHub 的 MCP 服务器提供 --toolsets，README 的原意是只打开需要的那几组能帮模型挑工具、也能缩小上下文（GitHub MCP Server）；EveryInfra 则把 574 项能力收进一个 everyinfra_call_api，能力名作为参数，模型先查目录再调。上千个工具时，就只剩「搜索 + 执行」这一种形态：Liner 用 4 个工具管 1,100 多个应用；Uber 在 10 月 1 日的工程博客里写，他们内部的 MCP 网关面对 5,000 多个工具，让 agent 按需发现（Uber 工程博客，2026-10-01）。

「mcp tool router」这个词在搜索联想里出现，指的就是第三、四档：一层夹在模型和成百上千个工具之间的路由，负责把请求分到对的工具。做法有好几种。Composio 的 Tool Router 是托管服务，代 agent 搜索、鉴权、执行（Composio 文档）；Zapier MCP 给 agent 的也是发现类工具，按它的用量文档，每次工具调用记 2 个 task，失败的调用不计，免费档每月 100 个 task，付费的 Professional 档从每月 $19.99 起（Zapier MCP 用量文档；Zapier 定价，2026-11-14 读取）；学术上，JSPLIT 按类目层级先挑工具组（JSPLIT，arXiv 2510.14537），Dynamic ReAct 在调用过程中动态加载工具，报告最多少加载一半（Dynamic ReAct，arXiv 2509.20386）。Anthropic 的 Messages API 也可以直接连远程 MCP 服务器，并对每个工具设 enabled 和 defer_loading，相当于在请求里自己写一个简单的路由（Claude MCP connector）。

能力作参数的代价是：模型不能从工具名直接看出 EveryInfra 有哪 574 项能力，要么先调一次 everyinfra_list_capabilities 查目录，要么靠服务器说明和自己的记忆猜一个能力名。查目录多一轮对话，猜错就会碰到前面那种 unknown_capability。目录查询免费；写错能力名不扣费，返回允许值和最接近的候选。它和 Liner 的 search_actions 是同一类设计，只是 EveryInfra 的目录是固定的公开清单，模型可以按平台和能力名精确取，Liner 的目录要靠自然语言搜。

一个动作连接器配一个数据 MCP：两条道各管一半

把两个服务器挂进同一个客户端，分工很自然：动作类的事情交给 Liner，比如往 Google Sheets 追加一行、在 Linear 或 Jira 开一张工单、发一条 Slack；读公开平台的数据交给 EveryInfra，比如 Reddit 上的讨论、YouTube 评论、Trustpilot 评价。这样分的理由有三条。第一，两边加起来只有 16 个工具：EveryInfra 这边 16,206 字节（o200k 约 3,758 token），Liner 那边只有 4 个，模型每轮要读的定义量很小，Claude Code 默认的工具搜索也只在用到时才加载。第二，两边的失败方式不同：读数据失败了重来一次没有副作用，而且 EveryInfra 失败不扣费；写操作失败或结果未知时不能随便重来，Liner 的文档也是这么要求的。第三，数据这一侧要能按次计费、能看到每次扣了多少，EveryInfra 每个响应都带 charged_usd，调用记录可以用 everyinfra_list_requests 查。

下面是在 Claude Code 里同时加两个服务器的配置。EveryInfra 一侧我们用同样的地址和 Key 做过真调；Liner 一侧按它文档里的步骤写，我们没有用 Liner 账号跑过，属于配置示例。EveryInfra 的 Key 从快速开始拿，客户端的其他接法在 MCP 服务器页。

# 数据：EveryInfra 远程 MCP（真调用过）
claude mcp add --transport http everyinfra https://api.everyinfra.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $EVERYINFRA_API_KEY"

# 动作：Liner Actions MCP（配置示例，按 Liner 文档）
claude mcp add --transport http -s user liner-actions https://actions.liner.com/api/v1/mcp
# 第一次调用时浏览器会打开 Liner 的登录与批准页；30 天后需要重新批准
# 删除时带同一个作用域：claude mcp remove liner-actions -s user

# Codex 的写法（配置示例）
codex mcp add liner-actions --url https://actions.liner.com/api/v1/mcp
codex mcp login liner-actions

真调：一次用户反馈汇总的七个接口

为什么选这几项能力：Reddit 的讨论帖能看到用户自己描述的问题和解决办法，评论区常有更细的经验；YouTube 的教程视频播放量能反映一个话题有多少人在学，评论区是看的人卡在哪；Trustpilot 是付费用户写评价最集中的地方之一，一星和两星的评价多半和钱、客服有关。三者合起来，一边是使用中的问题，一边是付费中的不满，正好是产品团队每周想看的那张表。这次用到的五项能力，每次调用的价格都在 $0.0014 以内，失败和空结果不扣费。

我们拿一件具体的活来测：替一款 SaaS 产品收集最近的用户反馈，先读公开讨论，再把整理好的结果写进表格。数据这一半用 EveryInfra MCP 真调，时间是 2026-11-14 00:18 到 00:36（新加坡时间），每次都经 everyinfra_call_api 走 MCP 的 tools/call。话题选「MCP 工具太多」本身，因为它正好是本文要的材料；产品评价选 Notion 的 Trustpilot 页面，因为它是公开页、评价多、语言杂。

最后实扣 5 次，合计 $0.004307；写错能力名的那次和返回 0 条的那次都没有扣费。

写错能力名的代价很小：模型把 reviews 写成 review，服务器在 1 秒内回 unknown_capability，结构化错误里带 allowed: ["profile","reviews"] 和 did_you_mean: ["reviews"]，下一步提示写着重发 reviews、没有扣费，模型下一轮就能改对。这条返回只有 470 字节、约 119 token（o200k），按 Sonnet 5.5 输入价读一遍至少约 $0.00024，约是一次 reddit/search 实扣的十分之三，加上多出的一轮定义读取，写错一次的总代价仍在一分钱的零头里。Trustpilot 那两次异步请求的条件不同：notion.com、近 30 天，返回 0 条；notion.so、1–2 星、近 3 个月，返回 16 条。Notion 在 Trustpilot 上的主页地址是 notion.so（Trustpilot：Notion）。Trustpilot 评价这类要现抓的能力，我们用 "mode":"async" 提交，拿到 job_id 后用 everyinfra_get_job 轮询，这次 52 秒拿回结果。

{"jsonrpc":"2.0","id":17,"method":"tools/call","params":{
  "name":"everyinfra_call_api",
  "arguments":{"platform":"trustpilot","action":"reviews","mode":"async",
    "params":{"company":"notion.so","stars":["1","2"],"date":"last3months"}}}}

16 条评价发在 2026-08-23 到 2026-11-13 之间，13 条一星、3 条两星，来自 11 个国家。我们按标题和正文前两句人工判读，每条只定一个主类：计费、订阅和试用 7 条，客服 4 条，产品与 AI 功能变化 4 条，数据隐私 1 条。样本只有这 16 条，只能说明这三个月里 1–2 星评价在抱怨什么，不代表 Notion 全部用户。在这 16 条里，计费类 7 条全是一星；3 条两星里 2 条是客服、1 条是产品太杂。按月份看，9 月 7 条最多，11 月前两周已有 4 条；按国家看，英国 4 条，立陶宛和美国各 2 条，其余 8 个国家各 1 条。对产品团队来说，这几个切面比总条数更有用：一星集中在钱，两星集中在服务和上手。这张表就是第二步要写进表格或工单的内容；我们没有记录任何评价人的名字。

如果把这件活换成你自己的产品，只要换关键词、帖子编号、视频编号和 Trustpilot 域名。能力的参数和价格见 reddit/search、reddit/comments、youtube/search、youtube/comments 和 trustpilot/reviews；平台总览在 Reddit、YouTube、Trustpilot。

结果也占上下文：只留需要的字段

定义之外，工具的返回也进上下文，而且只进一次，但体积常常比定义大。我们把四次取数的原始返回文本按 o200k 数了一遍：reddit/search 9 条约 5,622 token，youtube/search 10 条约 5,696，reddit/comments 16 条约 3,636，youtube/comments 17 条约 1,625，合计约 16,579；Trustpilot 16 条另有约 6,027。只保留链接、标题、正文、时间和点赞（Trustpilot 换成评分）五个字段，四次合计降到约 11,157，少了 33%；Trustpilot 降到约 3,210。Claude Code 在单次 MCP 输出超过 10,000 token 时给警告，默认上限 25,000 token，可以用 MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS 调；文字结果超过 50,000 字符时直接存成文件，只给模型一个路径（Claude Code MCP 文档）。所以在一次反馈汇总里，单次调用的 limit 定在 20 到 50 之间比较稳，既不会触发警告，也给模型留出了合并结果的空间。

把返回体积和取数价格放在一起看，差距更明显。下表按本次实际返回的条数算：每千条价格 = 实扣 ÷ 返回条数 × 1,000；读入费 = 返回的 o200k token × Sonnet 5.5 输入单价 $2 / 百万 token，只算第一次读入，所以同样是下限。五次合计，原样返回约 22,606 token，第一次读入至少约 $0.0452，是实扣 $0.004307 的 10.5 倍；只留五个字段后约 14,367 token、至少约 $0.0287，仍是 6.7 倍。差别最大的是两类搜索：reddit/search 每条帖子约 624 token，读一遍的钱是取数费的 14.2 倍；youtube/comments 每条评论只有约 95 token，只留字段后降到 1.9 倍。换句话说，在工具已经收紧以后，一次汇总里最大的一笔通常是模型读返回的钱，而不是数据接口的钱；limit 和字段筛选直接决定这笔账。

让模型挑得准：工具描述怎么写

工具数定下来以后，挑得准不准主要看描述。几份材料给出的写法可以合成一套检查。第一，模型会拿来搜的词放在描述最前面：Claude Code 文档说，工具搜索按描述匹配时只读较短上限以内的那一段，预先加载的工具和服务器说明各自只读前 4,096 个字符。第二，写清楚「什么时候用、什么时候别用」：11 月 4 日那条帖子的发帖人把每个工具描述改成「use this when… not for…」的句式，回答者认为方向对，因为相似描述之间的混淆比数量更常见。第三，去掉重复的 schema 文字：11 月 12 日那份 50 个服务器的统计里，有 23 个服务器至少三分之一的定义是同一段话的重复，这部分 token 每轮都在付钱，对挑工具没有帮助。第四，让错误信息能把模型带回正路：EveryInfra 在能力名写错时返回允许值和最接近的候选。

还有一条容易漏：模型得先「想到」去搜工具。11 月 4 日那条帖子下，一条 11 月 5 日的回复指出，模型不会为每件事都去搜工具，要在 AGENTS.md 一类的项目说明里写明「处理某类事情时先搜工具」；同帖另一位建议拿一组固定的提示词，在直接给全部工具和开工具搜索两种配置下各跑一遍，分别记下「没搜到」和「搜到了但调错」，因为检索可能在模型挑工具之前就已经失败。这和 LiveMCPBench 的发现一致：失败里约一半出在检索。动作类连接器还要多一条：Liner 只认英文查询，提示里要写明搜动作时用英文。

第二步写表或开工单（配置示例）

数据整理好以后，第二步交给动作道。下面这段是给 Claude 的提示和它预期会发出的调用，全部按 Liner 文档写成，我们没有登录 Liner 账号实跑，属于配置示例。提示里要写三件事：搜动作时用英文；写操作执行前先把要写的内容给人看；执行结果不明时不要重试，先去表格里核对。

你挂着两个 MCP：everyinfra（读公开数据）和 liner-actions（执行动作）。
1. 用 everyinfra_call_api 拉 trustpilot/reviews（company=notion.so，stars=["1","2"]，date=last3months，mode=async），
   再用 everyinfra_get_job 取结果；只保留 url、title、text、posted_at、rating。
2. 按「计费 / 客服 / 产品 / 隐私」分类，每条一行。
3. 调 liner-actions 的 search_actions，查询词用英文："append rows to a google sheet"。
4. 把将要写入的行数和前三行给我看，等我确认后再调 execute_action。
5. 如果 execute_action 超时或结果不明，不要重试；先读一次表格，确认有没有写进去。

{"name":"execute_action","arguments":{
  "action":"<search_actions 返回的 Google Sheets 追加行动作>",
  "input":{"spreadsheet":"Notion 用户反馈 2026-11","rows":[
    ["2026-11-13","1","计费、订阅、试用","https://www.trustpilot.com/reviews/…"],
    ["2026-11-12","1","计费、订阅、试用","https://www.trustpilot.com/reviews/…"]]}}}

这里有两点要提前想好。第一，Liner 的 execute_action 第一次碰到没连过的应用，会返回需要连接账号，模型要调 connect_account，你在浏览器里登录 Google，再回到对话让模型调 complete_connection 确认；Liner Actions API 文档写的授权链接约 15 分钟有效。第二，「重试」在两条道上的意义不同。EveryInfra 一侧失败不扣费；定时跑的汇总和会自动重试的调用，走 REST 并带 Idempotency-Key，同一个键重发只按一次请求处理，做法见幂等键那篇。Liner 一侧往表格追加一行，如果超时后自动重发，就可能写两行；Liner Actions API 文档写明目前没有公开的幂等键约定，只能靠写前确认和写后核对。

选错工具要付什么代价

把这次实测和文档里的规则合在一起，选错大致分三种，代价差别很大。读数据的那几种，代价是多一轮对话和几秒钟；写数据的那几种，代价可能是表格里多一行、工单多开一张，或者一封发错的消息。

这张表里，第一行的代价我们量到了，后两行只能按文档推断。读数据一侧的错误有一个共同点：服务器能判断请求本身有没有问题，失败不扣费，所以模型多试一次只多花时间。写数据一侧的错误没有这个保护，动作一旦执行，外部系统的状态就变了，模型和连接器都不一定知道变成了什么样。Liner 文档要求写前确认、结果不明时先核对再决定要不要重来，原因就在这里。落到提示上，就是把「读」和「写」分给两个服务器之后，再给写的那一边加一道人工确认。

算一笔账：一次汇总和一个月

本次实跑 5 个计费接口，实扣 $0.004307，与目录价一致。下面按目录价推算一次完整汇总：两类评论各读两个帖子或视频，数据这一半是 7 次调用（reddit/search 1 次、reddit/comments 2 次、youtube/search 1 次、youtube/comments 2 次、trustpilot/reviews 1 次），按目录 price_usd 合计 $0.005655。模型这一半按 8 轮对话算（7 次工具调用加最后一轮回答），每轮都要读工具定义，token 按 o200k 估算、美元数是下限：EveryInfra 的 12 个工具在 Sonnet 5.5 上第一轮不走缓存 $0.0075、后面 7 轮命中缓存，合计至少约 $0.0101；如果同样的能力做成 574 个工具，合计至少约 $0.355。每天给 5 个产品各跑一次，一个月 150 次：数据费约 $0.85，12 个工具的定义费至少约 $1.52，574 个工具的定义费至少约 $53.2。这还没算工具返回和模型输出的 token，那部分两种做法一样多。首轮还有一个被低估的地方：要让后面 7 轮命中缓存，首轮得先写缓存，定价页写的 5 分钟缓存写入是输入价的 1.25 倍，Sonnet 5.5 是每百万 token $2.50，12 个工具的首轮因此至少约 $0.0094，而上面按 $2 算的是 $0.0075，所以表里的定义费又多了一层偏低。

如果每周给 20 个产品各跑一次，数据费一个月约 $0.48（20 × 30/7 周 × $0.005655）。这些数里最容易变的是模型单价和 Liner 的价格，EveryInfra 的 price_usd 以发布当天的目录为准，价格页和目录一致。

用同一套数量一量你自己的配置

先对每个挂进来的 MCP 服务器跑一次 tools/list，用前面那段脚本数出字节和 token，把总数和 10K token、上下文 10% 这两条线比一比；超过了，就打开工具搜索，或者回头找服务器作者问有没有分组开关。再拿五到十条你每天真会说的请求，固定下来，在三种配置下各跑一遍：全部工具直接给、开工具搜索、只挂当前任务要用的那一两个服务器。每次记四个数：第一轮输入 token、工具调用次数、调错或没搜到的次数、最后结果对不对。最后按定价页的单价把 token 换成钱，和数据接口的账单放在一起看。

我们这次的结果给了一个参照：只挂 EveryInfra 一个服务器时，工具定义 16,206 字节（o200k 约 3,758 token）；实测五次数据调用的返回原样约 22,606 token、只留五个字段约 14,367 token，按七次方案推算约 2.8 万和 1.8 万。返回的体积是定义的好几倍，所以在工具已经收得很紧的情况下，下一步该省的是返回，limit 和字段筛选比再砍工具更有效。反过来，如果你挂的是一个一项一个工具的服务器，定义每轮十几万 token，那就先处理定义，返回的那点体积可以放到后面。

做不了的、要注意的

Liner 一侧我们没有实跑，所以几件事只能按文档写：search_actions 一次返回几个候选、候选怎么排序、写操作失败时的错误格式，这些文档都没给出完整示例。新闻稿说「目前免费」，没有说免费期多长，开发者定价页也没列 Actions，正式用之前要再看一次。中文查询搜不到动作这一点要写进提示，否则模型可能在搜不到时改用别的工具硬做。ChatGPT 的 Plus、Pro 用户能把服务器加进来，但写操作要 Business 以上套餐，个人用户做第二步会卡住。

EveryInfra 一侧也有边界。Trustpilot 评价这类要现抓的能力，我们用异步模式提交再轮询。目录 574 项里有 34 项标着暂不可用，本文用的五项都是可用状态。本文的 token 都是 o200k 估算，Claude 的实际计数会更高，由它算出的美元数是下限，算钱前用 count_tokens 接口核一次。最后，工具少不等于一定选得准：EveryInfra 把能力放进参数，模型选错能力名的概率并没有消失，只是代价变成了一次不扣费的报错加一轮重发。

数据的去向也要想清楚。EveryInfra 返回的是公开页面上的内容，里面可能带评价人的名字和头像链接；写进团队表格或工单之前，最好像本文这样只留链接、时间、评分、正文和分类，把人名去掉。Liner 的新闻稿说它不存用户数据、日志去标识化，但表格和工单本身存在你的 Google、Linear 或 Jira 账号里，谁能看到这张表，要按你们自己的权限来定。

「每天重复的活走固定名单、长尾交给路由」的分流规则见 Monid 那篇，两个 MCP 合表见 Airbyte MCP 那篇，让子代理分担返回体积见 Claude Code 子代理那篇。

常见问题

mcp tool search claude code 怎么开、怎么关？

Claude Code 默认开启，MCP 工具延迟加载；ENABLE_TOOL_SEARCH=false 关闭，auto 表示定义不到上下文 10% 时照旧全部加载，auto:5 可改成 5%（Claude Code MCP 文档）。问题来自联想词「mcp tool search claude code」。

mcp tool router 是什么，和工具搜索有什么区别？

工具搜索是模型平台或客户端的功能，模型先搜再用；mcp tool router 一般指夹在模型和多个工具或服务器之间的一层，负责搜索、鉴权、执行，Liner Actions MCP、Composio Tool Router、Zapier MCP 都属于这一类。区别在于路由层自己维护工具目录，客户端只看到几个固定工具。问题来自派活关键词「mcp tool router」和联想词「mcp server too many tools」。

liner actions mcp 要钱吗？

Liner 11 月 3 日的英文新闻稿说 Liner Actions MCP 和 API 目前免费；开发者定价页 2026-11-14 没有列 Actions 的价格，只列了 Tools API 和 Agent API，正式用之前要再看一次定价页。ChatGPT 里的写操作另外要求 Business、Enterprise 或 Edu 套餐（Liner Actions MCP 文档）。问题来自派活关键词「liner actions mcp」，该词的联想词没有结果。

只有一两个 agent，上 MCP 是不是太重？

r/mcp 上 11 月 9 日有人这样问。工具少、定义小的时候，直接写几个函数交给模型更省；要跨客户端复用、要让 Claude Code、ChatGPT、Codex 共用同一套数据能力时，远程 MCP 的价值才出来。EveryInfra 的 REST 接口和 MCP 用同一个 Key、同一套价格，两种接法可以并存。问题来自 r/mcp，2026-11-09。

参考资料

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