[分享创造] 让 AI 写了个轻量级 MCP 代理 mcp-meta：把 104 个工具折叠成 2 个按需加载，每轮请求 Schema 体积减少 99.4%
https://github.com/monkey-sking/mcp-meta 平时挂多个 MCP Server 时，不管用不用得上，所有工具的完整 JSON Schema 都会在每一轮请求时硬塞进上下文。实测挂 14 个 Server （ 104 个工具） ，模型还没读 Prompt 就先烧掉 14.2 万字符 。 写了 mcp-meta 解决这个痛点。它夹在客户端和任意数量的上游 Server 之间，对模型只暴露 2 个懒加载元工具 ： mcp_tools ：查看上游 Server 概览，或按紧凑签名（如 search(query: string, [limit: integer]) ）按需拉取某个 Server 的工具列表。 mcp_call ：指定目标 Server 和工具名发起调用。 接入后每轮请求 Schema 降至 892 字符（-99.4%） ，同时保留所有工具的完整调用能力。 核心特性 零依赖 ：纯 Python 3.9+ 标准库实现。 全兼容 ：前端 stdio ；后端支持 stdio + HTTP （兼容 SSE 、会话保持、分页与协议自动降级）。 易配置 ：支
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来源记录
研究分析
项目记录
来源描述：https://github.com/monkey-sking/mcp-meta 平时挂多个 MCP Server 时，不管用不用得上，所有工具的完整 JSON Schema 都会在每一轮请求时硬塞进上下文。实测挂 14 个 Server （ 104 个工具） ，模型还没读 Prompt 就先烧掉 14.2 万字符 。 写了 mcp-meta 解决这个痛点。它夹在客户端和任意数量的上游 Server 之间，对模型只暴露 2 个懒加载元工具 ： mcp_tools ：查看上游 Server 概览，或按紧凑签名（如 search(query: string, [limit: integer]) ）按需拉取某个 Server 的工具列表。 mcp_call ：指定目标 Server 和工具名发起调用。 接入后每轮请求 Schema 降至 892 字符（-99.4%） ，同时保留所有工具的完整调用能力。 核心特性 零依赖 ：纯 Python 3.9+ 标准库实现。 全兼容 ：前端 stdio ；后端支持 stdio + HTTP （兼容 SSE 、会话保持、分页与协议自动降级）。 易配置 ：支
采用记录与比较对象
可供比较的近期同类记录：“Show HN: AIVim – an open-source, Vim-inspired AI editor” (Show HN, 2026年11月7日)；“[分享创造] 做了一个 llama-server 的多开工具” (V2EX, 2026年11月7日)。主题相近仅用于导航，未核验其是否属于同一需求或独立证据。
采用判断
应与它要替代的工具或人工流程比较。现有记录支持发现项目，尚不能确认可靠性、运行成本优势或商业采用。
尚未核验的门槛
尚未核验：许可证权限、硬件要求、安装步骤、维护状态，以及包含失败样例的代表性任务。
下一步试验
选择一个真实任务和现有替代方案，记录 commit、环境、输入、输出、耗时与失败行为；保留结果后再给出采用建议。