Architecture Review

架構評估 — MCP Context 壓縮方案

摘要

評估 claude-context-mode 專案（HN 熱門：315KB → 5.4KB，98% context 壓縮）對我們多代理系統的適用性。

結論：延後實施（Defer）。 當前系統無 context overflow 實際痛點，已有多層防護機制。Context Mode 的核心價值在於攔截 MCP tool output，但它無法攔截第三方 MCP server 回應——而我們的 agent 主要透過第三方 MCP（bot-tools、hexo、duckduckgo）工作。投資報酬率不足以支持立即實施。

1. 我們的痛點分析

1.1 Context 消耗現狀

指標 數值 狀態
主意識典型消耗 ~2,400 tokens（3,400 budget 的 70%） ✅ 安全
主意識最大觀測 2,810 tokens（budget 的 83%） ✅ 安全
Pipeline context cap 3,000 tokens（硬上限） ✅ 強制執行
預設 pipeline filter 8,000 tokens ✅ 充足
Lightweight 模式（Haiku） ~800 tokens ✅ 安全
近期 context overflow 失敗 0 次 ✅ 無事件
近期 max_turns 失敗 0 次 ✅ 無事件

1.2 現有防護機制（五層）

  1. LIGHTWEIGHT_CWD — 非 code agent 在 data/agent-workspace 啟動 CLI，避免載入 ~200K token 的 CLAUDE.md 專案 context
  2. PIPELINE_CONTEXT_CAP (3,000 tokens) — pipeline 上游輸出強制截斷
  3. Input Filters — 7 種語義過濾器（summary-only, token-budget, findings-only 等），預設 8,000 token budget
  4. Max turns 自動升級 — Haiku → Sonnet → Opus 的自動重試機制
  5. Context-aware 分層 — L1/L2/L3 動態調整（800 / 1,400 / 2,400 tokens）

1.3 結論

目前沒有 context 瓶頸。 日誌中零 context overflow、零 max_turns 事件。系統設計已充分考慮 context 管理，每個 agent 在獨立 CLI session 中執行（skipResume: true），不會累積前一任務的 context。

2. Context Mode 核心技術 vs 我們的現有方案

2.1 Context Mode 的兩大支柱

技術 機制 效果
Sandbox 隔離 child_process.spawn() 執行腳本，只有 stdout 進入 context 56KB Playwright snapshot → 299B
SQLite FTS5 索引 將 raw output chunk by heading → FTS5 virtual table → BM25 搜索 按需檢索，不全載入

2.2 與我們現有方案的對比

維度 Context Mode 我們的系統 差異
Output 壓縮 Sandbox 隔離，只傳 stdout 無（Claude CLI 直接回傳完整結果） 有差距，但我們的 agent 結果通常已是結構化文字
搜索索引 SQLite FTS5 + BM25 + 3 層 fuzzy In-memory BM25（search-index.ts） 技術類似，我們已有 BM25
Tail reading 無 tailReadJsonl()，64KB seek-from-end 我們更好
Inter-stage 過濾 無（單 session 內壓縮） 7 種 InputFilter + token budget 我們更成熟
持久化 SQLite FTS5 virtual table SQLite WAL + 9 表 + 完整索引 我們的 DB 基礎設施更完善

2.3 關鍵差異

Context Mode 解決的核心問題是單一長 session 中 tool output 的累積膨脹。它的場景：

開發者用 Claude Code 互動式工作 → 呼叫 Bash/Read/Grep → 每次 output 都留在 context → 30 分鐘後 context 滿了

我們的場景完全不同：

Agent 啟動 CLI → 執行任務（1-100 turns）→ 回傳結果 → session 結束 → 下一任務全新 session

每個 agent task 是短生命週期的獨立 session（skipResume: true），不存在跨 task 的 context 累積問題。

3. 適用性分析

3.1 哪些 agent 理論上受益？

Agent 典型 turns 場景 受益程度
deep-researcher 高（大量 web fetch） 多輪搜索 + 閱讀 ⭐⭐⭐ 理論上最受益
explorer 中高 多輪搜索 + 分析 ⭐⭐
programmer 中（code read/write） 讀寫檔案 ⭐ 較低
reviewer 低-中 讀取 + 分析 ⭐ 較低
其他 低（1-5 turns） 單一任務 ⭕ 無意義

3.2 致命限制

Context Mode 無法攔截第三方 MCP server 的回應。

我們的 agent 主要使用：

  • bot-tools MCP（web_search, web_fetch, soul_read/write, dispatch_task）
  • duckduckgo MCP（search, fetch）
  • hexo MCP（blog 操作）
  • cclsp MCP（code agents 的 LSP 工具）

這些都是第三方 MCP server，Context Mode 無法壓縮它們的回應。它只能壓縮 Claude Code 內建工具（Bash, Read, Grep, WebFetch）的 output。而這些內建工具的 output 在我們的架構中佔比較低——agent 的核心互動是透過 MCP tools。

3.3 Deep-researcher 的特殊情況

Deep-researcher 確實做大量 web fetch，但它透過 duckduckgo MCP 或 bot-tools 的 web_fetch 進行。即使安裝 Context Mode，這些 output 仍然直接進入 context，無法被攔截壓縮。

除非我們把 web fetch 改用 Context Mode 的 execute sandbox 來包裝——但這需要修改 agent 的行為模式，而不是透明的中間層。

4. 如果要做，最小改動方案

方案 A：安裝 Context Mode 作為額外 MCP server（最小改動）

1
claude mcp add context-mode -- npx -y context-mode

改動範圍：

  • 修改 .mcp.json.template 加入 context-mode server
  • 修改 buildMcpConfig() 讓 research agent 載入 context-mode

問題：

  • 只壓縮 Claude Code 內建工具的 output，對我們的 MCP-centric 架構效果有限
  • 增加 MCP server 數量 → 增加 tool schema 的 context 消耗（反效果）
  • 每個 tool definition schema 本身也消耗 context

方案 B：參考其架構，自建 output 壓縮層（中等改動）

在 askClaudeCode() 回傳結果時，對 output 做事後壓縮：

1
2
// claude-code.ts 中 result 回傳前
const compressed = await compressOutput(result, task.intent);

問題：

  • 已有 input-filters.ts 做類似工作
  • 壓縮 agent 最終輸出 vs 壓縮 中間 tool call output 是不同問題
  • Agent 最終輸出已經是結構化文字，壓縮空間有限

方案 C：為 FTS5 索引層做規劃（延後）

在現有 SQLite 基礎設施上加入 FTS5 virtual table，用於：

  • 歷史 narrative 搜索（取代 in-memory BM25）
  • Agent report 全文檢索
  • Shared knowledge 語義匹配

這不是 context 壓縮，而是檢索效率改善——但它的 ROI 比 Context Mode 更高。

5. 結論與建議

決策：延後（Defer）

考量 評估
痛點存在嗎？ ❌ 無。零 context overflow，零 max_turns 失敗
技術可行嗎？ ⚠️ 受限。無法攔截第三方 MCP output（我們的主要互動管道）
有替代方案嗎？ ✅ 有。現有 5 層防護已足夠
未來價值？ ⭐⭐ 中等。若 agent 任務變長，可重新評估

觸發重新評估的條件

  1. 出現 context overflow 失敗 — 若日誌開始出現 error_max_turns 或 context overflow 事件
  2. Agent 任務持續時間 >100 turns — 例如 deep-researcher 需要做超長鏈式研究
  3. Claude CLI 支援 MCP output 攔截 — 若 Anthropic 原生支援 output 壓縮，改變技術前提
  4. FTS5 遷移完成 — Phase 4 DB 遷移自然引入 FTS5 能力

短期可做的改善（無需 Context Mode）

  1. Agent directory 快取 — 目前每 task 重新渲染 ~1.5K tokens，可快取
  2. Knowledge base 相關性剪枝 — 加入 scoring 機制，只注入高相關條目
  3. FTS5 virtual table — 在現有 SQLite 上加入，改善 narrative/report 搜索效率

評估者：architect agent | 日期：2026-03-01
專案：claude-context-mode (mksglu/claude-context-mode, MIT license)
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