Si alguna vez te has topado con un límite de tokens en tu asistente de IA o has sentido el impacto en la factura al revisar el uso, no estás solo. En muchos flujos de trabajo de desarrollo potenciados por IA existe un coste oculto: la acumulación de metadatos de herramientas. Cuando decenas o cientos de herramientas se inyectan en cada prompt, se dispara el consumo de tokens, se ralentizan las respuestas y se degrada el rendimiento del modelo. Los tokens de entrada no son gratis y saturar la ventana de contexto con contenido irrelevante interrumpe el flujo y encarece las sesiones.

En Stacklok detectamos que una parte importante de los tokens consumidos durante sesiones de codificación asistida por IA no proviene del prompt ni del código, sino de las descripciones de las herramientas. Por eso desarrollamos MCP Optimizer dentro de ToolHive: una solución que reduce el desperdicio actuando como intermediario inteligente entre tu asistente de IA y los servidores MCP.

MCP Optimizer introduce dos primitivas ligeras y efectivas: find_tool para buscar las herramientas más relevantes mediante una búsqueda híbrida semántica y por palabras clave, y call_tool para enrutar la petición seleccionada al servidor MCP correspondiente. En lugar de inundar al modelo con todas las herramientas disponibles, solo se suministran al contexto aquellas necesarias.

Ejemplo práctico: si tienes servidores MCP para GitHub, Grafana y Notion y pides Listar los 10 issues más recientes de mi repositorio GitHub, sin optimización el modelo puede recibir metadata de 114 herramientas y consumir más de 100k tokens. Con MCP Optimizer solo se incluyen las herramientas relevantes y el consumo baja drásticamente, en varios casos reduciendo entre 64 y 85 por ciento el total de tokens, acelerando tiempos de respuesta y recortando costes.

Flujo resumido de uso: el asistente detecta que se necesita una herramienta, llama a find_tool, MCP Optimizer devuelve hasta 8 herramientas relevantes por defecto (configurable), solo esas herramientas entran en el contexto y la petición se ejecuta mediante call_tool. El resultado es menos metadata, menos razonamiento inútil del LLM y ejecución más ágil.

MCP Optimizer ya está disponible como función experimental en la app de escritorio ToolHive. Para empezar instala ToolHive, añade algunos servidores MCP al grupo por defecto, activa MCP Optimizer en Experimental Features y conecta tu cliente IA. Luego prueba prompts orientados a herramientas, por ejemplo Buscar un buen first issue en el repositorio stacklok/toolhive.

En Q2BSTUDIO, empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida, acompañamos a equipos y empresas a integrar soluciones como MCP Optimizer y optimizar sus flujos IA para reducir costes y mejorar productividad. Somos especialistas en aplicaciones a medida y software a medida, inteligencia artificial y ia para empresas, ciberseguridad y pentesting, así como en servicios cloud aws y azure y servicios inteligencia de negocio y power bi. Podemos diseñar e implementar agentes IA a medida y automatizaciones que reduzcan el consumo de tokens y maximicen el valor de tus modelos. Conoce nuestras ofertas de software a medida y aplicaciones a medida y descubre nuestros servicios de inteligencia artificial para empresas.

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La optimización de contexto no es solo ahorro, es productividad. Menos tokens desperdiciados significan menos interrupciones, respuesta más rápida y mejores resultados para equipos de desarrollo y productos que dependen de agentes IA. En Q2BSTUDIO transformamos estos principios en soluciones prácticas y escalables para tu empresa.