为什么 MCP 改变了模型选型逻辑
传统代码对话只测补全能力，但 Model Context Protocol（MCP）把评测重心转移到了结构化环境交互：理解工具 Schema 定义、构造严苛的 JSON 参数、捕获工具报错并迭代下一步。一个能写漂亮算法的模型，一旦编造不存在的参数或漏掉必填字段，整个 MCP 链路就会瞬间卡死。
实测主力：Claude Sonnet 5 与 Claude Code
Anthropic 的 Claude Sonnet 5 仍是目前运行 MCP 的标杆模型。它在多工具串联中参数契约遵从度极高，重试开销极小。搭配 Claude Code 或 Cline，开发者可以原生挂载本地 SQLite、GitHub CLI 与自定义 API 适配器，无需编写复杂的防御性提示词。
逆向工程工作流与 REA MCP Agent
前沿 Agent 范式（如 REA 逆向一切 MCP Agent）通过专用 MCP 服务直接检查运行时进程、反编译产物和网络日志。这类任务需要超大上下文与高阶纠错推理能力。当排错决策树超过 15 步时，Claude Opus 5 与 GPT-5.6 Sol 的深度规划优势尤为明显。
上下文经济学：避免 MCP 工具引发的 Token 膨胀
挂载的每个 MCP 服务都会在每轮对话中将工具定义与 Schema 注入系统提示词。挂载 15 个工具可能在第一句输入前就消耗 8,000+ token。日常测试脚本与高频本地任务建议使用 DeepSeek-V4-Pro（每百万 token $0.66 / $1.98），生产级架构变动再调用 Claude Opus 5。