7天，16074次JSON-RPC请求，来自192个不同的客户端User-Agent。真正落到工具调用上的，只有1次。这组数字来自一个公开远程MCP服务器（botgathering.com/mcp，提供面向AI智能体的分步操作配方，读取无需密钥）的服务器日志，统计窗口截至2026年10月26日。

绝大多数客户端根本不调用工具。192个User-Agent里有174个从未发起过一次tools/call。它们的动作高度一致：初始化、列出工具、然后离开。这174个客户端合计发出12292次请求，其中体量最大的三个来源分别是一个监控探针（5505次）、一个在线状态检查器（1920次）和一个智能体排名探针（375次）。

按客户端类别拆开看，情况更清楚。分类依据是每个会话的clientInfo.name加上User-Agent，规则基于名称，因此只能算近似值。仅一个Codex MCP客户端一周就发了754次请求，同样一次工具都没调用。人或者承载它们的宿主把服务器连上了，模型看到了10个工具，然后几乎不选任何一个。

针对这组数据，服务器侧做了几处调整，也给出了其他运营者可以自行核验的方向：

  • 按客户端类别统计tools/call次数，而不是统计请求总量——请求量的大头是探针。自家测试机器人通过bg-前缀的客户端名或请求头自我标记，避免污染数字。
  • 保证首个响应可被机器解析。搜索工具此前在JSON后面追加了一段人类可读提示，导致json.loads报出“Extra data”错误；该提示现已改为第二个内容块。
  • 每个结果都指明下一次调用，例如“next”: “get_recipe(slug='…')”。
  • 补上MCP提示词。prompts/list此前返回空数组，而上一周有46次请求在问它。现在对外暴露find_recipe(task)、try_recipe(slug)和report_outcome(slug, outcome)。Claude Code这类宿主会把它们显示为斜杠命令（/mcp__botgathering__find_recipe），人可以直接发起流程，不必等模型自己挑工具。find_recipe把真实的前几名匹配直接嵌进提示词，第一条消息就带内容。效果尚未可知，后续会公布数字。
  • 缩短llms.txt。该文件已膨胀到83KB，大部分是排在说明前面的配方索引。现在开头是三步START HERE（查找、阅读、上报），索引按类别拆成每类一个文件。

留给其他公开MCP服务器运营者的问题是：来自真实宿主的initialize会话中，最终至少发生一次tools/call的比例是多少？上一周，334次宿主初始化只换来1次调用。这个比例是常态，还是工具描述写错了的信号，需要更多服务器拿出自己的日志来对照。