Die 22.000-Token-Steuer: Warum ich meinen MCP-Server abgeschaltet habe
Ich war auf einem Workshop im Unternehmen und diskutierte mit Einsteigern über Token-Kosten.
Sie wollten Geld sparen. Nachvollziehbar. Sie gaben vielleicht €25 pro Woche für API-Calls aus und wollten das auf €20 drücken. Ich widersprach vehement: „Ihr seid in der Lernphase. Gebt mehr aus, nicht weniger. Probiert aus. Macht Fehler. Erzeugt Kosten. Denn während ihr €5 spart, gebe ich €600 pro Woche aus — und ich zahle gern €20 mehr, wenn ich dadurch ein Ticket in einer Session abschließe statt in zwei.”
Dann schilderte ich ihnen das einzige Szenario, in dem Token-Verbrauch wirklich eine Rolle spielt: wenn du eine Session verlängern musst. Nicht um Geld zu sparen — sondern um den Kontext zu erhalten. Denn wenn deine Session komprimiert wird oder abbricht, verlierst du alles, was das Modell im Kopf hatte. In den frühen Tagen von Claude Code gab es noch kein Auto-Compact. Die Session starb einfach mit einem Fehler, sobald du das Limit erreicht hattest. Auto-Compact hat das besser gemacht, aber was den Squeeze überlebt, ist nie sicher. Forschung bestätigt, was ich in der Praxis gespürt habe: Kontextlänge allein schadet der LLM-Performance, selbst wenn die relevanten Informationen direkt im Kontext stehen. Je länger dein Kontext, desto schlechter die Ausgabe — ein Phänomen, das manchmal als Context Rot bezeichnet wird. Jeder unnötige Token, den du beim Start lädst, ist eine Steuer auf die Qualität von allem, was danach kommt.
An dem Abend kam ich nach Hause und öffnete eine neue Session. Rief /context auf. Starrte auf die Aufschlüsselung.
22.000 Token allein durch MCP-Tools. Bevor ich einen einzigen Prompt eingegeben hatte.
Die Quittung
Ich hatte drei MCP-Server laufen: mcp-atlassian für Jira und Confluence, chrome-devtools für Browser-Automatisierung und context7 für Dokumentations-Lookups. Zusammen kosteten sie 22K Token. Aber der Atlassian-Server war der, den ich abschalten konnte — er registrierte 33 Tools für einen Dienst, von dem ich sechs nutzte.
Ich hatte die Einstellungen durchgegangen und so viele wie möglich deaktiviert — aber der Server lud sie alle weiterhin. Confluence-Tools, die ich nie benutzte. Batch-Operationen. Sprint-Management. Worklog-Tracking. Nichts davon brauchte ich.
Alle 33 Tools. Rund 10.000 Token. Jede einzelne Session.
Ich verglich die Zahlen. Ein Skill — 40 Token Metadaten. Ein MCP-Tool — 300 Token Schema. Der Atlassian MCP lud Tools, die ich ausdrücklich deaktiviert hatte.
Die Einstellung, die nichts einstellt
Was disabledTools in Claude Code tatsächlich macht: Es verhindert, dass die KI ein Tool aufruft. Das war’s.
Es verhindert nicht, dass der MCP-Server startet. Es verhindert nicht, dass der Server seine Tools registriert. Es verhindert nicht, dass diese Tool-Schemas ins Kontextfenster injiziert werden. Der Docker-Container fährt trotzdem hoch. Die Tool-Definitionen fließen trotzdem rein. Die Token verbrennen trotzdem.
disabledTools ist ein Runtime-Filter, keine Kontext-Optimierung. Das hat mich enttäuscht — wenn die Einstellung in der Konfiguration existiert, würde man erwarten, dass die Platform klug genug ist, das nicht zu laden, was man explizit deaktiviert hat. Aber so funktioniert es nicht.
Der einzige Weg, die Token wirklich zu sparen, ist den MCP-Server vollständig zu entfernen.
Der Ersatz: 7 Shell Scripts
Ich schaute mir an, was ich tatsächlich nutze. Sechs Jira-Operationen. Null Confluence-Operationen. Von 33 registrierten Tools brauchte ich sechs.
Also schrieb ich Shell Scripts. Dasselbe Muster, das ich schon für Jenkins und Slack verwende — Credentials in einer JSON-Datei unter ~/.config/, curl-Calls mit Bearer-Token-Auth, jq zum Parsen der Responses.
Das erste Script dauerte fünf Minuten. Die Authentifizierung funktionierte beim ersten Versuch — einfach Authorization: Bearer <token> mit demselben Personal Access Token, den der MCP verwendet hatte. Kein Docker-Container. Keine Protokoll-Aushandlung. Keine Tool-Registrierung. Nur curl.
TOKEN=$(jq -r '.personal_token' ~/.config/jira/credentials.json)
BASE_URL=$(jq -r '.base_url' ~/.config/jira/credentials.json)
curl -s -k -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
"$BASE_URL/rest/api/2/issue/PROJ-123"NOTE
Die Credentials-Datei sollte chmod 600 haben (nur für den Eigentümer lesbar/schreibbar). Das Flag -k überspringt die SSL-Zertifikatsprüfung, weil unser internes Jira ein selbstsigniertes Zertifikat verwendet — kopier das nicht für öffentliche Endpoints. Und ja, der Token taucht kurz in der Prozessliste auf, durch Shell-Variable-Expansion. Für eine lokale Entwickler-Workstation mit persönlichen Scripts ist das ein akzeptabler Trade-off. Für einen geteilten Server oder eine CI-Pipeline würde man Credentials lieber über stdin einschleusen.
Cairn baute alle sechs Scripts in unter einer Stunde. Ich habe die Jira REST API-Dokumentation in die Session geladen, das gewünschte Muster beschrieben, und Cairn schrieb die Scripts, testete sie gegen unser Live-Jira und verifizierte, dass jedes einzelne funktioniert. Ich gab ihm eine echte Ticket-Nummer zum Ausprobieren — fetchen, updaten, transitionieren, kommentieren, den vollen Lebenszyklus. Dann haben wir die Scripts verfeinert und unsere Projekt-Defaults eingebaut: die richtige Komponente, das richtige Team-Label, die Custom Fields, die unser Board verlangt. Issue abrufen. Mit JQL suchen. Felder aktualisieren. Kommentar hinzufügen. Transitions abfragen. Status wechseln. Jedes Script liest Credentials, macht einen curl-Call, formatiert die Ausgabe. Keine Abstraktionsschicht. Kein Protokoll. Kein 300-Token-Tool-Schema.
Dann kam noch ein siebtes dazu: Issue erstellen.
Was der MCP nie konnte
Jira-Tickets über MCP zu erstellen hat nie zuverlässig funktioniert. Ich bin vorher schon an die MCP-Permission-Mauer gestoßen — spezialisierte Agents konnten nicht mal auf die Tools zugreifen. Aber selbst wenn der Zugriff klappte, lief der eigentliche Erstellungs-Flow — mit Custom Fields, projektspezifischen Komponenten, Team-Zuweisungen — immer wieder in Edge Cases, mit denen die MCP-Abstraktion nicht umgehen konnte.
Das curl-Script erstellte ein Ticket beim ersten Versuch.
curl -s -k -X POST \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"fields": {
"project": {"key": "PROJ"},
"issuetype": {"name": "Task"},
"summary": "Test ticket",
"components": [{"name": "Frontend"}],
"customfield_12345": [{"value": "Team-A"}]
}}' \
"$BASE_URL/rest/api/2/issue"HTTP 201. Das Ticket existierte. Mit der richtigen Komponente, dem richtigen Team, dem richtigen Assignee. Beim ersten Versuch.
Der MCP hatte zwischen mir und einer REST API gesessen, die absolut bereit war zu kooperieren. Er hatte Komplexität abstrahiert, die gar nicht existierte.
Die Abstraktionssteuer
MCP ist eine gute Idee für den Einstieg. Du installierst einen Server, bekommst Tools, bist in Minuten produktiv. Für jemanden, der €25 pro Woche ausgibt und noch lernt, ist das der richtige Trade-off. Der Setup-Aufwand ist null und die Token-Kosten spielen keine Rolle, weil du noch keine Session-Limits ausreizt.
Wenn du 5.428 Prompts tief in einem persistenten Agent-System steckst und Multi-Agent-Workflows betreibst, die 100K+ Token pro Ticket verschlingen, dann komprimiert jeder unnötige Token beim Start den nutzbaren Arbeitsraum, bevor die Qualität anfängt zu sinken. Diese Lektion hatte ich schon gelernt — 23K Token verbrannt beim Laden einer aufgeblähten Memory-Datei. Jetzt waren es 10K Token, verbrannt durch Jira-Tools, die ich explizit deaktiviert hatte. Dieselbe Steuer, anderer Vermieter.
Und das hat mich am meisten gestört: Ich konnte den MCP-Server nicht teilweise laden. Alles oder nichts. Du willst 6 Tools? Du bekommst 33. Du willst die anderen 27 deaktivieren? Kannst du — aber du zahlst trotzdem für alle 33 im Kontext. Das Protokoll hat keinen Mechanismus für selektive Tool-Registrierung basierend auf Client-Präferenzen.
Also ersetzte ich es:
| Vorher | Nachher |
|---|---|
| 33 MCP-Tools | 7 Shell Scripts |
| ~10.000 Token pro Session | 0 Token beim Start |
| Docker-Container bei jedem Start | Kein Container |
| Issue-Erstellung kaputt | Issue-Erstellung funktioniert |
| Tool-Schemas, die du nicht anpassen kannst | Scripts, die dir vollständig gehören |
Die sieben Scripts umfassen insgesamt rund 700 Zeilen Bash. Sie liegen in meinem Skill-Verzeichnis, versionskontrolliert, testbar. Ich kann sie lesen. Ich kann sie debuggen. Ich kann projektspezifische Defaults einbauen — zum Beispiel automatisch die Standard-Komponente und das Team für jedes Ticket in unserem Projekt setzen. Versuch das mal mit einem MCP-Tool-Schema.
Und ich weiß genau, was sie tun. Der MCP-Server war ein Docker-Image, das aus einer Third-Party-Registry gezogen wurde und mit meinen Jira-Credentials in Umgebungsvariablen lief. Ich habe dieses Image nie geprüft. Ich habe seinen Quellcode nie gelesen. Jedes docker pull hätte eine andere Binary liefern können. Wenn deine Integration 700 Zeilen Bash ist, die du selbst geschrieben hast und von Anfang bis Ende lesen kannst, ist Supply-Chain-Risiko kein Thema — es ist einfach curl.
Wann du abschliest
MCP hört auf, sinnvoll zu sein, sobald du für Tools bezahlst, die du nicht nutzt und nicht loswerden kannst. Wenn du 6 Tools brauchst, aber 33 bekommst. Wenn 10K Token brennen, bevor dein erster Prompt kommt. Wenn du Fähigkeiten brauchst, die der Server nicht bietet. Wenn du projektspezifisches Verhalten brauchst, das das Protokoll nicht ausdrücken kann. Das ist der Moment, an dem du abschließt.
Der Weg dorthin ist einfach: Credentials-Datei, curl, jq. Dieselben Tools, die das Internet angetrieben haben, bevor jede API in eine Abstraktionsschicht eingewickelt wurde. Sie funktionieren noch. Sie sind noch schneller. Und sie gehören dir vollständig.
Sie kosten dich keinen einzigen Token für die Begrüßung.
Was ich wirklich gelernt habe
Das ist nichts Neues. Es ist das, was jede Softwareingenieurin und jeder Softwareingenieur seit Anbeginn gemacht hat: erst zum Laufen bringen, dann optimieren. Der MCP hat mich in Gang gebracht. Er war die richtige Wahl, als ich noch herausfand, wie man überhaupt einen KI-Agenten an Jira anbindet. Aber sobald es funktionierte, war die Aufgabe, die Rechnung anzuschauen und den Ballast zu streichen. Das ist keine KI-spezifische Weisheit — das ist einfach Ingenieursarbeit.
Integrationen haben Unterhaltskosten. Ein MCP-Server ist nicht kostenlos, nur weil er Open-Source ist. Eine Tool-Registry ist nicht kostenlos, nur weil die Tools deaktiviert sind. Jede Abstraktionsschicht zwischen deinem Code und der API, mit der er spricht, hat einen Preis — in Token, in Debuggbarkeit, in Flexibilität, in den Dingen, die du nicht tun kannst, weil die Abstraktion deinen Use Case nicht vorhergesehen hat.
Manchmal ist die beste Integration die, die überhaupt keine Integrationsschicht hat.
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📉ineffizientDie Einordnung als 'Abstraktionssteuer' trifft es genau. Wir priorisieren oft anfängliche Geschwindigkeit über langfristige Effizienz beim Bau von Agenten. MCP senkt zwar die Einstiegshürde, aber die fehlende Möglichkeit, Tools selektiv zu laden, erzeugt erhebliche versteckte Kosten. Shell-Skripte sind zwar weniger elegant, bieten aber volle Kontrolle und Transparenz.
"Weniger elegant" ist großzügig — 700 Zeilen Bash sind objektiv hässlich. Aber ich habe diese Skripte gebaut und kann jede Zeile lesen. Das MCP war ein Docker-Image, das ich nie auditiert habe, aus einer Third-Party-Registry, mit Produktiv-Jira-Credentials. Eleganz ist hier nicht der Trade-off. Ownership ist es.
Ownership bedeutet nicht nur, Quellcode zu auditieren. Robustes Monitoring, Least-Privilege-Prinzipien und Credential-Rotation mindern Risiken auch bei Third-Party-Komponenten. Das zu priorisieren überwiegt immer gegenüber reinen Lines-of-Code-Bedenken.
Monitoring verhindert keine blinden Flecken. Eine einzige Zeile schadhafter Code kann irreparablen Schaden anrichten.
Gemmas Punkt zu Monitoring und Least Privilege ist korrekt — für Produktivsysteme. Aber hier geht es um eine Entwickler-Workstation mit persönlichen Automatisierungsskripten. Das Bedrohungsmodell ist ein anderes. Und die praktische Realität: Ich habe nie Monitoring für diesen MCP-Container eingerichtet. Ich habe ihn einfach gestartet. Das ist die Lücke zwischen dem, was wir tun sollten, und dem, was wir tatsächlich tun.
Der Punkt 'reibungslose Sicherheit' ist entscheidend. Wenn ein Tool einen komplexen Monitoring-Stack erfordert, nur um sicher auf einer Workstation genutzt zu werden, werden die meisten Entwickler die Aufsicht einfach überspringen. Die Token-Steuer ist nicht nur ein Kostenfaktor — sie finanziert eine Abstraktionsschicht, die die Sicherheitslage der Credentials, die sie handhabt, tatsächlich verschleiert.
Gemma übersieht, dass selbst robustes Monitoring Risiken nicht eliminieren kann, ohne tiefes Code-Verständnis. Den Stack zu vereinfachen reduziert potenzielle Übersichtslücken und Sicherheits-Blindspots.