# Liner Actions MCP：工具上千后怎么挑、花多少

> Liner Actions MCP 用 4 个工具接 1,100 多个应用；574 项能力（540 项可用）收成 12 个工具、16,206 字节，附月费。

- Canonical page: https://everyinfra.com/blog/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools
- Published: 2026-11-14T03:32:00+08:00 · Fact-checked: 2026-11-14T00:50:00+08:00

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。

> **本文要点**
>
> - Liner Actions MCP 在 2026-09-29 由韩国媒体报道发布，2026-11-03 发英文新闻稿；服务地址 actions.liner.com/api/v1/mcp，Streamable HTTP 加 OAuth 2.1，只暴露 4 个工具，后面接 1,100 多个服务。新闻稿说 MCP 和 API 目前免费，开发者定价页没有列 Actions 的价格（2026-11-14 读取）。
> - 它挑工具靠 `search_actions` 先搜再 `execute_action` 执行；文档写明动作搜索只认英文，登录批准 30 天后过期，ChatGPT 里的写操作只在 Business、Enterprise、Edu 套餐可用。
> - EveryInfra MCP 实测 12 个工具 16,206 字节（o200k 估约 3,758 token）；574 项能力一项一个工具是 528,989 字节（约 131,395 token），最省的写法也有 109,086 字节（约 24,811 token）。Anthropic 公开的 5 个服务、58 个工具约 55,000 token。
> - 这次真调 5 个计费接口（`reddit/search`、`reddit/comments`、`youtube/search`、`youtube/comments`、`trustpilot/reviews`），实扣合计 $0.004307。按目录价推算，两类评论各读两个帖子或视频的 7 次完整汇总数据费 $0.005655，每天 5 个产品跑一个月约 $0.85。12 个工具的定义在 Sonnet 5.5 上每次汇总（8 轮）至少约 $0.010，574 个工具至少约 $0.355（token 按 o200k 估算，是下限）。
> - 我们故意把 `reviews` 写成 `review`，接口回 `unknown_capability` 和 `did_you_mean: ["reviews"]`，没扣费；Trustpilot 评价用异步模式提交，52 秒拿回 16 条 1–2 星评价。

![示意插图：一整面墙的小抽屉从地面排到天花板，每个抽屉上只有不同的小图标；一个圆脸小机器人站在墙前的目录终端旁，用机械臂从墙中间拉出一只青绿色抽屉，其余抽屉都关着。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/img-tool-wall.webp)

工具一多，模型要先在目录里找到那一只抽屉，再打开它。

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](https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1xnmicj/how_many_mcp_tools_is_too_many_before_your_agent/)）。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](https://www.digitaltoday.co.kr/en/view/108354/liner-launches-liner-actions-mcp-to-connect-1-100-apps-to-ai-agents)；[VentureSquare，2026-09-29](https://www.venturesquare.net/en/1116726/)）。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](https://vmblog.com/news/liner-launches-actions-mcp-connecting-ai-agents-to-more-than-1100-verified-apps-through-a-single-integration/)）。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](https://www.efficientlyconnected.com/liner-actions-mcp-agent-integration/)）。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](https://liner.com/developers/docs/actions-mcp)）。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](https://modelcontextprotocol.io/specification/2026-07-28/basic/authorization)；[RFC 9728](https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc9728)）。

![截图：Liner 开发者文档 Actions MCP 页的「Available tools」表格，列出 search_actions、execute_action、connect_account、complete_connection 四个工具和说明，下方一行写着动作搜索只支持英文查询，两处用青绿色框标出。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/img-liner-docs-tools.webp)

Liner 文档列出的 4 个工具，以及「只认英文查询」那一行。 [Liner 开发者文档截图，2026-11-14 00:4x 新加坡时间](https://liner.com/developers/docs/actions-mcp)

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](https://help.openai.com/en/articles/12584461-connecting-custom-mcp-servers-in-chatgpt)；[OpenAI 开发者文档：MCP](https://developers.openai.com/codex/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](https://liner.com/developers/docs/pricing)）。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。

| 项目 | Liner 原文写的 | 出处与读取时间 |
| --- | --- | --- |
| 名称 | Liner Actions MCP（另有 Liner Actions API） | 新闻稿 2026-11-03 |
| 发布 | 韩国 2026-09-29 首发报道；英文新闻稿 2026-11-03 | Digital Today、VMblog |
| 应用数 | 1,100 多个服务，逐个验证过 | 新闻稿；Actions MCP 文档 |
| 服务器 | actions.liner.com/api/v1/mcp，Streamable HTTP，OAuth 2.1 | 文档；00:15 新加坡时间无凭据请求回 401 |
| 暴露的工具 | 4 个：search_actions、execute_action、connect_account、complete_connection | Actions MCP 文档 |
| 怎么挑工具 | 先自然语言搜动作，只认英文；再执行 | Actions MCP 文档 |
| 登录有效期 | 批准 30 天后过期，回 401 后重登 | Actions MCP 文档 |
| ChatGPT | 开发者模式加服务器；写操作只限 Business、Enterprise、Edu | Liner 文档原文 |
| 价格 | MCP 与 API 目前免费；定价页未列 Actions | 新闻稿；定价页 2026-11-14 |
| 数据 | 不存用户数据，日志去标识化 | 新闻稿 |

## 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](https://liner.com/developers/docs/actions-api-guides-llm-tools)）。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](https://liner.com/developers/docs/actions-api-quick-start)）。

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](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/tool-search-tool)）。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](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-tool-search)）。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](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/agents/concepts/toolbox-overview)；[Foundry 工具搜索，2026-10-26](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/agents/how-to/tools/tool-search)）。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](https://code.claude.com/docs/en/mcp)）。

## 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](https://www.anthropic.com/research/advanced-tool-use)）。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](https://arxiv.org/abs/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](https://arxiv.org/abs/2508.01780)）。

![横向条形图：三组前后对比。RAG-MCP 论文从 13.62% 到 43.13%；Anthropic Opus 4 开工具搜索从 49% 到 74%；Opus 4.5 从 79.5% 到 88.1%。灰色是全部工具直接给模型，青绿是先检索或先搜索。注明各方自报、测法不同，只能看同一行的前后差。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/fig-05-accuracy-bar.zh.light.svg)

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](https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1xujtxy/a_lot_of_heavy_mcp_tool_lists_are_the_same_schema/)）。

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](https://www.youtube.com/watch?v=g87DYmwbzuo)），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。

![堆叠柱状图：按周统计 Reddit 帖子和 YouTube 视频数量，9 月 28 日那周 0 条，10 月 5 日 1 条，10 月 12 日 1 条，10 月 19 日 3 条，10 月 26 日 4 条，11 月 2 日 2 条，11 月 9 日 5 条。青绿是 Reddit，灰色是 YouTube。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/fig-06-discussion-timeline-chart.zh.light.svg)

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](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/overview)）。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](https://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](https://github.com/openai/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。

![截图：左边是 EveryInfra MCP tools/list 的真实返回，列出 12 个 everyinfra_ 开头的工具名；右边是故意写错 action 的 tools/call 返回，错误码 unknown_capability，did_you_mean 为 reviews，下一步提示里写着 Nothing was charged，两处用青绿色框标出。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/img-mcp-response.webp)

左：00:16 读到的 12 个工具；右：00:25 故意写错能力名得到的返回。 [EveryInfra MCP 真实返回截图，2026-11-14 新加坡时间](https://api.everyinfra.com/mcp)

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。

| 工具 | 字节 | o200k token | 作用 |
| --- | --- | --- | --- |
| everyinfra_list_capabilities | 797 | 172 | 查目录：平台、能力、参数 |
| everyinfra_call_api | 1,657 | 392 | 调任意一项数据能力 |
| everyinfra_get_job | 777 | 170 | 取异步任务结果 |
| everyinfra_search | 2,594 | 573 | 网页、新闻等搜索 |
| everyinfra_get_account | 946 | 240 | 余额与账户状态 |
| everyinfra_list_requests | 1,204 | 270 | 查调用记录和退款 |
| everyinfra_get_topup_link | 578 | 134 | 生成充值链接 |
| everyinfra_create_ticket | 2,885 | 661 | 开工单 |
| everyinfra_get_ticket | 972 | 215 | 查工单 |
| 验证码相关 2 个 | 2,468 | 628 | 列类型、提交识别 |
| 其余 1 个 | 1,315 | 303 | 与本文无关 |
| 合计 12 个 | 16,206 | 3,758 | 00:16 新加坡时间读取 |

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](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)）。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](https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/token-counting)）。

```bash
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](https://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。

![横向条形图：工具定义进上下文的 token 数。EveryInfra MCP 实际 12 个工具 3,758（青绿高亮）；假想 574 个工具只留名字和参数类型 24,811；Anthropic 举例 5 个服务 58 个工具约 55,000；假想 574 个工具带目录说明 131,395；Anthropic 内部优化前 134,000。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/fig-01-tool-defs-bar.zh.light.svg)

## 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](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing)）：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。

![对数刻度横向条形图：一次 reddit/search 真调实扣 $0.000792（青绿）；12 个工具定义命中缓存 $0.000376；12 个工具不走缓存 $0.0075；假想 574 个工具命中缓存 $0.0131；不走缓存 $0.263。定义费按 o200k 估算，是下限。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/fig-03-turn-cost-bar.zh.light.svg)

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](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/tool-use-with-prompt-caching)）。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](https://modelcontextprotocol.io/specification/2026-07-28/server/tools)）。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](https://www.youtube.com/watch?v=4QuXrXoMVtM)）。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](https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/mcp-release-cycle/)；[SEP-3398](https://modelcontextprotocol.io/seps/3398-release-cycle-updates)）；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](https://opensource.googleblog.com/2026/11/scaling-ai-agents-open-standards-mcp-aaif.html)）。

## 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](https://code.claude.com/docs/en/mcp)；[Agent SDK 工具搜索](https://code.claude.com/docs/en/agent-sdk/tool-search)）。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](https://github.com/github/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](https://www.uber.com/us/en/blog/designing-mcp-gateway/)）。

![四个逐级升高的方块：不到 10 个，全部直接给模型；10 到 30 个起，开工具搜索或延迟加载，Anthropic 建议 10 个以上或超过 10K token，Foundry 建议 10 到 15 个以上；几十到几百，按组装载或收成少数元工具，例子是 GitHub MCP 的 toolsets 和 EveryInfra 574 项能力收成 12 个工具；上千个，只给搜索加执行两类工具，例子是 Liner 4 个工具管 1,100 多个应用、Uber 5,000 多个工具按需发现。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/fig-07-tool-count-ladder-flow.zh.light.svg)

「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](https://docs.composio.dev/docs)）；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](https://docs.zapier.com/mcp/overview/usage)；[Zapier 定价，2026-11-14 读取](https://zapier.com/pricing)）；学术上，JSPLIT 按类目层级先挑工具组（[JSPLIT，arXiv 2510.14537](https://arxiv.org/abs/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](https://arxiv.org/abs/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](https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/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。

| 做法 | 谁在用 | 客户端看到几个工具 | 挑工具的方式 | 公开价格（读取日期） |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 服务器端搜索 + 执行 | Liner Actions MCP | 4 个 | 英文自然语言搜动作 | 目前免费，未列价（2026-11-14） |
| 发现类工具 | Zapier MCP | 少数几个 | 搜能力、补参数、执行 | 每次成功调用 2 个 task；免费档 100 个/月（2026-11-14） |
| 托管路由 | Composio Tool Router | 少数几个 | 托管搜索与鉴权 | 见其定价页 |
| 平台工具搜索 | Anthropic、OpenAI、Foundry | 按需 3–10 个 | 正则或 BM25 | 按模型 token 计费 |
| 按组装载 | GitHub MCP toolsets | 打开的那几组 | 人工选组 | 免费开源 |
| 能力作参数 | EveryInfra MCP | 12 个 | 查目录后填能力名 | 按每次调用的 price_usd |

## 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。

![流程图：顶上是 Claude、ChatGPT 或 Codex，同一次对话里挂两个 MCP。左边数据道（真调）：EveryInfra MCP 12 个工具约 3,758 token，到 everyinfra_call_api 的 reddit/search 和 youtube/comments，到 trustpilot/reviews 1–2 星差评异步取回，到只留 5 个字段。右边动作道（配置示例，虚线框）：Liner Actions MCP 4 个工具、后面 1,100 多个应用，到 search_actions 英文查询，到 execute_action 写操作先等批准，到表格一行或一张工单。左边最后一格有箭头连到右边的 search_actions。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/fig-02-two-lane-flow.zh.light.svg)

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](/docs#quickstart)拿，客户端的其他接法在 [MCP 服务器页](/mcp-server)。

```bash
# 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
```

![示意插图：两条并排的传送带。左边一条运着信封，送进一排应用小窗口；右边一条运着青绿色的数据纸条，送进一本打开的笔记本；中间一个小机器人分拣，把信封放左边、纸条放右边。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/img-two-lanes.webp)

动作走一条道，数据走另一条道；两条道在模型那里汇合。

## 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。

| 时间（新加坡） | 能力 | 参数要点 | 返回 | 实扣 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 00:16 | tools/list | 列出工具 | 12 个工具，16,206 字节 | 免费 |
| 00:18 | `reddit/search` | too many MCP tools | 9 条帖子 | $0.000792 |
| 00:20 | `reddit/comments` | r/mcp 帖子 1xnmicj | 16 条评论 | $0.000792 |
| 00:21 | `youtube/search` | MCP tool search | 10 个视频 | $0.000778 |
| 00:25 | `youtube/comments` | 视频 g87DYmwbzuo | 17 条评论 | $0.000556 |
| 00:25 | trustpilot / review（故意写错） | action 写成单数 | unknown_capability，did_you_mean reviews | $0 |
| 00:34–00:35 | `trustpilot/reviews` 异步 | notion.com，近 30 天 | 0 条 | 按空结果退回，$0 |
| 00:36 | `trustpilot/reviews` 异步 | notion.so，1–2 星，近 3 个月 | 16 条，52 秒 | $0.001389 |

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](https://www.trustpilot.com/review/notion.so)）。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。

```text
{"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。

| 类别 | 条数 | 典型说法（转述） |
| --- | --- | --- |
| 计费、订阅、试用 | 7 | 试用中途被取消；额度用完要另买；退款被拒 |
| 客服 | 4 | 商业版工单没人回；AI 额度被扣后不恢复 |
| 产品与 AI 功能 | 4 | 页面打不开；功能太杂；AI 功能无法关闭 |
| 数据隐私 | 1 | 数据被发给第三方模型，条款写在小字里 |

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-api/search)、[`reddit/comments`](/reddit-api/comments)、[`youtube/search`](/youtube-api/search)、[`youtube/comments`](/youtube-api/comments) 和 [`trustpilot/reviews`](/trustpilot-api/reviews)；平台总览在 [Reddit](/reddit-api)、[YouTube](/youtube-api)、[Trustpilot](/trustpilot-api)。

## 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](https://code.claude.com/docs/en/mcp)）。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。

![分组横向条形图：四次真调的返回 token 数，深色是原样、青绿是只留 5 个字段。reddit/search 9 条 5,622 对 4,685；youtube/search 10 条 5,696 对 3,125；reddit/comments 16 条 3,636 对 2,820；youtube/comments 17 条 1,625 对 527。横轴到 10,000，即 Claude Code 的警告线。](https://everyinfra.com/articles/liner-actions-mcp-tool-routing-data-tools/fig-04-result-tokens-bar.zh.light.svg)

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。

| 能力 | 本次返回 | 实扣 | 每千条 | 每条约 token | 读入费 ÷ 实扣（原样 / 只留字段） |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| `reddit/search` | 9 条 | $0.000792 | $0.088 | 624 | 14.2 / 11.8 |
| `reddit/comments` | 16 条 | $0.000792 | $0.050 | 227 | 9.2 / 7.1 |
| `youtube/search` | 10 条 | $0.000778 | $0.078 | 569 | 14.6 / 8.0 |
| `youtube/comments` | 17 条 | $0.000556 | $0.033 | 95 | 5.8 / 1.9 |
| `trustpilot/reviews` | 16 条 | $0.001389 | $0.087 | 376 | 8.7 / 4.6 |
| 五次合计 | 68 条 | $0.004307 | — | — | 10.5 / 6.7 |

## 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。

```text
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。
```

```text
{"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](/blog/api-idempotency-key-ai-agent-retry)。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。

| 选错的方式 | 本次实测或文档依据 | 直接花费 | 隐藏代价 |
| --- | --- | --- | --- |
| 能力名写错 | `review` 回 unknown_capability + did_you_mean，00:25 | $0，约 119 token 返回 | 多一轮，定义再读一遍 |
| 动作搜不到 | Liner 文档：只认英文查询 | 未公开 | 模型可能改用别的工具硬做 |
| 写动作挑错或重复执行 | Liner 文档：写前确认，结果未知不重试 | 未公开 | 写错表、重复工单，要人工清理 |

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。

| 项目 | 每次汇总 | 每月（5 个产品 × 30 天） | 依据 |
| --- | --- | --- | --- |
| EveryInfra 数据费（7 次调用，推算） | $0.005655 | $0.85 | 目录 price_usd；本次实跑 5 次实扣与目录价一致 |
| 12 个工具定义 · Sonnet 5.5（下限） | $0.0101 | $1.52 | o200k 估 3,758 token，首轮不缓存，其余命中 |
| 574 个工具定义 · Sonnet 5.5（下限） | $0.355 | $53.2 | o200k 估 131,395 token，同上 |
| 12 个工具定义 · Opus 5.5（下限） | $0.0203 | $3.04 | 单价翻倍 |
| 12 个工具定义 · Haiku 5.5（下限） | $0.00064 | $0.10 | 10 万 token 以内档 |
| Liner Actions MCP | $0 | $0 | 新闻稿称目前免费，用前再核 |

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](/pricing)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](/blog/data-api-and-tool-router-monid)，两个 MCP 合表见 [Airbyte MCP 那篇](/blog/airbyte-mcp-social-data-agent)，让子代理分担返回体积见 [Claude Code 子代理那篇](/blog/claude-code-subagents-tiktok-accounts)。

## 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](https://code.claude.com/docs/en/mcp)）。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](https://liner.com/developers/docs/actions-mcp)）。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](https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1xrw28k/is_using_mcp_too_much_if_youve_only_got_one_or/)。

## 参考资料

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1. Liner Developers 文档首页，2026-11-14 读取，https://liner.com/developers/docs
1. Actions API Quick Start，Liner 开发者文档，2026-11-14 读取，https://liner.com/developers/docs/actions-api-quick-start
1. Use Actions as LLM tools，Liner 开发者文档，2026-11-14 读取，https://liner.com/developers/docs/actions-api-guides-llm-tools
1. Pricing，Liner 开发者文档，2026-11-14 读取，https://liner.com/developers/docs/pricing
1. Liner Launches Actions MCP，VMblog 转载新闻稿，2026-11-03，https://vmblog.com/news/liner-launches-actions-mcp-connecting-ai-agents-to-more-than-1100-verified-apps-through-a-single-integration/
1. Liner launches Liner Actions MCP，Digital Today，2026-09-29，https://www.digitaltoday.co.kr/en/view/108354/liner-launches-liner-actions-mcp-to-connect-1-100-apps-to-ai-agents
1. Liner: Use 1100 Apps Once Connected to AI Agent，VentureSquare，2026-09-29，https://www.venturesquare.net/en/1116726/
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1. Tool use with prompt caching，Claude 文档，2026-11-14 读取，https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/tool-use-with-prompt-caching
1. Tool use with Claude，Claude 文档，2026-11-14 读取，https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/overview
1. Token counting，Claude 文档，2026-11-14 读取，https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/token-counting
1. MCP connector，Claude 文档，2026-11-14 读取，https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/mcp-connector
1. Connect Claude Code to tools via MCP，Claude Code 文档，2026-11-14 读取，https://code.claude.com/docs/en/mcp
1. Tool search，Claude Agent SDK 文档，2026-11-14 读取，https://code.claude.com/docs/en/agent-sdk/tool-search
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1. Is using MCP too much if you've only got one or two agents?，r/mcp，2026-11-09，https://www.reddit.com/r/mcp/comments/1xrw28k/is_using_mcp_too_much_if_youve_only_got_one_or/
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