MCPのコスト：Model Context Protocolサーバーがトークンに追加するもの

MCP自体は無料です。Model Context Protocol、そのSDK、そしてほとんどのコミュニティサーバーは無料です。支払いが発生するのはトークンです。接続された各サーバーのツール定義がすべてのリクエストに注入され、約25のツールを持つサーバーは推定3,000～8,000トークンのスキーマを追加します。10台のサーバーでは、1ステップあたり約50,000トークンになります。参考となる12ステップの実行では、Claude Sonnet 5が$0.39から約$1.53に、GPT-5.4が$0.50から約$1.93に、Gemini 3.8 Flashが$0.15から約$0.58に、DeepSeek V4.1 Flashが約$0.06から約$0.23に上昇します。

これらの数値はプロンプトキャッシング前のものです。キャッシングにより、Sonnet 5の実行は約$0.36に戻ります。この記事の残りの部分では、これらの数値の根拠と、それらを動かすレバーについて説明します。

MCPクライアントは起動時に各サーバーの tools/list を呼び出し、結果をモデルベンダーのツール形式に変換します。各ツールは名前、説明、引数のJSONスキーマになります。そのブロックは、モデルがツールを使用するかどうかにかかわらず、すべてのモデル呼び出しとともに送信されます。モデルは見えないものを呼び出すことができないからです。

これを単なる乱雑さではなく高コストにする理由は2つあります。第一に、スキーマは冗長です。すべての列を文書化するデータベースサーバーや、20のナビゲーションアクションを持つブラウザサーバーは、それだけで数千トークンになる可能性があります。第二に、エージェントループは各ステップでコンテキスト全体を再送信するため、スキーマコストは実行ごとではなくステップごとに発生します。その再送信の仕組みについては、[AIエージェントの実行コスト](/guides/how-much-does-an-ai-agent-cost-to-run)で説明しています。

推定しないでください。ツールリストがある場合とない場合のリクエストについて、ベンダーのトークンカウンターに問い合わせてください。その差がそのサーバーのスキーマオーバーヘッドです。このTypeScriptスニペットは、MCP経由でサーバーのツールを取得し、Anthropicのツール形状に変換し、Claude Sonnet 5でのステップあたりのオーバーヘッドを価格設定します。

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";

const anthropic = new Anthropic();

export async function toolListCost(mcp: Client, system: string) {
  const { tools } = await mcp.listTools();
  const anthropicTools: Anthropic.Tool[] = tools.map((t) => ({
    name: t.name,
    description: t.description ?? "",
    input_schema: t.inputSchema as Anthropic.Tool["input_schema"],
  }));
  const probe = [{ role: "user" as const, content: "ping" }];
  const withTools = await anthropic.messages.countTokens({
    model: "claude-sonnet-5", system, tools: anthropicTools, messages: probe,
  });
  const noTools = await anthropic.messages.countTokens({
    model: "claude-sonnet-5", system, messages: probe,
  });
  const schemaTokens = withTools.input_tokens - noTools.input_tokens;
  // Sonnet 5: $2 per 1M uncached, roughly $0.20 per 1M as a cache read
  const perStepUSD = (schemaTokens * 2) / 1_000_000;
  return { schemaTokens, perStepUSD, perStepCachedUSD: perStepUSD / 10 };
}

各サーバーで一度実行し、その数値をエージェントの設定に保持してください。ステップあたり6,000トークンかかり、実行の2%で呼び出されるサーバーは、削除の有力な候補です。

スキーマは固定費です。ツール結果は変動費であり、多くの場合、より大きな割合を占めます。ファイルの読み取り、Webページ、SQLの結果は5,000〜20,000トークンになることがあります。結果が会話に入ると、以降のすべてのステップで再送信されます。

基準となるトレース（1,500トークンの結果）を例に、12個の結果のうち4つを、ステップ2、4、6、8で15,000トークンのSQLダンプに置き換えます。各ダンプはベースラインより13,500トークン多く、以降のすべてのステップで再送信されます。再送回数は10 + 8 + 6 + 4 = 28回、元の送信4回を加えて合計32回です。これは13,500 × 32 = 432,000の追加入力トークンとなり、Sonnet 5で1Mトークンあたり$2の場合、約$0.86になります。たった4つのクエリで、行数と最初の20行を返すだけでよかったはずです。

参考実行は、4,000トークンのプレフィックス（システム1,500、手書きツール2,500）、500トークンのタスク、そして各ステップで300トークンのツールコールと1,500トークンの結果を追加する12のステップで構成されます。キャッシュなしの実行全体の入力は172,800トークン、出力は4,800トークンです。

2,500トークンの手書きツールを、それぞれ約5,000トークンの10台のMCPサーバーに置き換えます。プレフィックスは52,000トークンになり、ステップ12だけでも52,000 + 11 × 1,800 = 71,800トークンを送信します。実行全体の入力は12 × 52,000 + 118,800 = 742,800トークンとなり、まったく同じ作業に対してベースラインの4.3倍になります。

キャッシュ列は、71,800トークンが1回書き込まれ（ステップ1のプレフィックスと各ステップの1,800の新しいトークン）、671,000トークンがキャッシュから読み取られることを想定しています。書き込みプレミアムはAnthropicの約125%です。OpenAIとDeepSeekにはありません。DeepSeek V4.1 Flash（API名 deepseek-flash）は、DeepSeekが廃止したV4 Flashに代わるものです。DeepSeekの行はピーク時のレートを使用しています。オフピーク時間帯は半額です。DeepSeekの価格は2026-10-27にapi-docs.deepseek.comで確認しました。その列のすべては、[prompt caching for AI agents](/guides/prompt-caching-for-ai-agents)のルールに従っています。

• エージェントあたりのサーバー数を減らす。各エージェントに、そのタスクに必要な2〜3個のサーバーを与えます。10台ではなく3台にすると、プレフィックスが52,000トークンから17,000トークンに減り、キャッシュなしのSonnet 5実行は$1.53から約$0.69（322,800 × $2 + $0.048）になります。
• ツールフィルタリングと遅延読み込み。OpenAI Agents SDKとClaude Agent SDKはどちらも、MCPサーバーごとにツール名の許可リストを受け入れるため、25ツールのサーバーが4つのツールを提示できます。AnthropicのAPIには、残りのツールにdefer_loadingを指定できるツール検索ツールも用意されており、モデルが検索した場合にのみスキーマがコンテキストにフェッチされます。どちらの方法でも、モデルは呼び出さないスキーマに対して料金を支払うことはありません。
• 結果をソースで切り詰める。すべてのツール結果を数千トークンに制限し、総行数、バイトオフセット、「page=2でもう一度呼び出し」などのヒントを返します。4つの制限されたSQL結果により、上記で計算した432,000トークンを節約できます。
• プレフィックスをキャッシュする。ツール定義は最初にレンダリングされ、その後変更されることはないため、リクエストの中で最もキャッシュしやすいトークンです。Anthropicで最後のツールに1つのブレークポイントを設定するか、OpenAIでツールの順序を安定させるだけで、スキーマコストをキャッシュ読み取りに変換し、リスト価格の約10％に抑えられます。

これら4つをすべて実行してください。加算ではなく乗算になります。フィルタリングされた3つのサーバー、切り詰められた結果、ウォームキャッシュがあれば、MCPオーバーヘッドが1セント未満の実行になります。

MCPツールが適切に指定され、タスクが明確なエージェントの場合、DeepSeek V4.1 Flash（$0.30 / $1.20）は10サーバートレースで約$0.23、Gemini 3.8 Flashは約$0.58で実行されます。私たちの経験では、両方ともスキーマが明確であれば正しい構造化ツール呼び出しを行います。Claude Haiku 5.5は10月にリリースされ、$0.10 / $0.50で、価格面では安く、742,800 × $0.10 + 4,800 × $0.50 = 約$0.077ですが、このトレースではテストしていません。その価格ステップに注意してください。ここでの最大の呼び出しは71,800トークンですが、さらに6つのサーバー（約30,000トークン）を追加すると、ステップ12は52,000 + 30,000 + 19,800 = 101,800トークンに達し、Haiku 5.5はリクエスト全体を$0.50 / $2.50で課金します。より広い分野については、[AIエージェント向け最安LLM](/guides/cheapest-llm-for-ai-agents)と[モデルカタログ](/models)を比較してください。

エージェントが多くの類似したツール（10サーバーはしばしば重複する「search」や「read」ツールを意味します）から選択する必要がある場合、または人間を介さずにツールエラーから回復する必要がある場合は、Claude Sonnet 5またはGPT-5.4に支払ってください。安価なモデルが間違ったサーバーを選択してループすると、無駄なステップごとに52,000トークンのプレフィックスが再送信され、その時点ではフラッグシップモデルの方が完了タスクあたりのコストが安くなります。Claude Opus 5の$5 / $25は、ツールの配管にはほとんど正当化されません。計画ステップのために取っておき、[マルチエージェントシステムコスト](/guides/multi-agent-system-cost)で説明されているようにしてください。

ツールリストが大きいと、暴走ループのコストがより早く増大するため、ガードレールの重要性は低くなるどころか高くなります。

• すべての呼び出しにmax_tokensを設定し、エッセイではなくツール呼び出しに適したサイズにする
• 実行ごとのステップ制限。10サーバーのエージェントが20ステップで終了しない場合、通常は徹底的ではなく混乱しています
• モデルが明示的にトリガーできる停止条件
• 各応答のusageから計算される実行ごとのドル上限。キャッシュ読み取りおよび書き込みトークンを含み、超過時にループを中断します

「[トークンバジェットガードレール](/guides/ai-agent-token-budget-guardrails)」の記事にランナーコードがあります。ツール定義の課金方法に関するベンダー固有の詳細については、[ClaudeエージェントAPIコスト](/guides/claude-agent-api-cost)を参照し、[計算機](/calculator)を使用して、測定後の独自のサーバーリストの価格を確認してください。