接続するMCPサーバーが増えると、より多くのツールスキーマがすべてのプロンプトにダンプされます。 モデルは、それらすべてを読み、より頻繁に間違ったものを選び、すべてのトークンを支払う。 これは既知の問題です。—それを解決するパターン(呼び出し前の検索)は十分に確立されます。

そのパターンのほとんどの実装には、Python スタック、ベクター データベース、ドッカー、クラウド サービスが必要です。 [[lazy-tool]] は、ローカル SQLite カタログで単一の Go バイナリとして機能します。 コンテナなし、ツールレイヤーのAPIキーなし、インフラなし。

です。 1つのバイナリは、既存のIDE configを読み込み、すべてのローカルをインデックス化し、MCPエンドポイントとして機能します。

| | | ダイレクトMCP | レイジーツール | お問い合わせ| | 1ターンあたりの入力トークン | 1,701 | 915 **(−46%) | | 回転数 | 0.232s | 0.158s | (−32%) | | 取扱分野 | 47 | 5 |

llama-3.1-8b-instant, 20 タスクごとに繰り返す. 方法論

お問い合わせ

どこに収まるか

複数のプロジェクトでは、RAG-MCP(Python +ベクターDB)、MetaMCP(Docker)、AWS AgentCore Gateway(マネージドクラウド)、Claude Codeの組み込みツール検索(クライアント側、Claude専用)など、さまざまな方法でMCPツールスプロールを処理します.

lazy-tool

The more MCP servers you connect, the more tool schemas get dumped into every prompt. The model reads all of them, picks the wrong one more often, and you pay for every token. This is a known problem — the pattern that solves it (search before invoke) is well-established.

Most implementations of that pattern require a Python stack, a vector database, Docker, or a cloud service. lazy-tool does it as a single Go binary with a local SQLite catalog. No containers, no API keys for the tool layer, no infrastructure.

make build → import --write → reindex → serve

That’s it. One binary, reads your existing IDE config, indexes everything locally, serves as an MCP endpoint.

llama-3.1-8b-instant, 20 repeats per task. Methodology

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Where it fits

Several projects address MCP tool sprawl in different ways: RAG-MCP (Python + vector DB), MetaMCP (Docker), AWS AgentCore Gateway (managed cloud), and Claude Code’s built-in tool search (client-side, Claude-only).

lazy-tool occupies a specific niche: local-first, zero-dependency, single binary.

• No infrastructure. One Go binary, local SQLite. No Docker, no vector DB service, no cloud account.
• IDE auto-import. Reads your Claude Desktop, Cursor, or VS Code MCP config. No manual YAML unless you want it.
• Three modes in one tool. Direct mode (transparent proxy) for simple setups and smaller models, search mode (5 meta-tools) for large catalogs with strong models, hybrid for both. Switch with a flag.
• Provider-agnostic. Not tied to Anthropic, OpenAI, or any specific client. Anything that speaks MCP over stdio or HTTP.
• Reliability built in. Circuit breaking, caching, session reuse, and tracing handled at the proxy layer.

If you’re already inside Claude Code and only use Claude, the built-in tool search may cover your needs. If you want something that works across providers, runs locally without dependencies, and aggregates multiple MCP servers — that’s the space lazy-tool is in.

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Install

Quick install (pre-built binary)