What AI agents actually do with your MCP server

Описание и применение

Серверы MCP могут казаться здоровыми, но агенты сталкиваются с скрытыми ошибками, такими как отсутствующие инструменты, неверные аргументы, непонятные описания, зацикливание вызовов и большие ответы, которые увеличивают токен‑затраты.

Задача

MCP servers appear healthy but agents encounter hidden failures such as missing tools, bad arguments, misleading descriptions, looping calls, and large responses that inflate token usage.

Результат

By measuring agent interactions, the team uncovered hidden failure modes that were not visible in standard logs, leading to concrete fixes that improved agent reliability and reduced token costs.

Рабочий процесс

• Instrument server with mcpspan
• Run simulated traffic
• Collect tool call data
• Analyze missing tool calls
• Identify argument validation failures
• Adjust tool descriptions
• Detect and fix looping calls
• Measure response sizes
• Implement limits or summaries

Доказательства

Agents call tools you don't have

Источник

Bad arguments are the most common failure, and they hide

Источник

The tool description is code

Источник

Agents loop, and every single call looks fine

Источник

Response size is invisible on latency charts

Источник