tutu-mcp-proxy

Docs | Trace-Viewer

Compacting/grounding MCP-прокси перед mcp.tutu.ru, сделан для хакатона Туту (трек 2 — «оптимизация инструментов»). Те же 16 инструментов, то же поведение — каталог легче, а два новых тула не дают агенту сочинить цену или домыслить фильтр, которого никто не называл.

Токены на tools/list — цена, которую агент платит до первого поиска

  прокси     ███████████████▎            15 364
  без него   █████████████████████████   25 269
                                         −39 %

Не оценка: цифру вернул сам провайдер в usage на пробном запросе с полной поверхностью инструментов. Эти 39 % агент платит на каждой сессии, ещё до того, как пользователь что-то спросил.

• Урезанный всегда-загруженный каталог. tools/list короче на 28 %, схемы аргументов не тронуты.

• check_groundedness. Проверяет черновик ответа на выдумки, детерминированно и без LLM-судьи.

• Premise gate + assess_request. Не даёт агенту домыслить фильтр, которого никто не называл.

• Пояснение к пустой выдаче. Не путает «нет в продаже» с «поезд не ходит».

• Mock-режим. Работает без сети и без общего рейт-лимита хакатона.

Подробный разбор каждой фичи — docs/features.md.

Трейс-вьювер

Каждый прогон эвалов превращается в один самодостаточный HTML-файл: двойной клик, без сервера и без сети. Опубликованная витрина — https://trum-ok.github.io/tutu-mcp-hackathon/trace-viewer.html.

make viewer        # из последнего настоящего прогона эвалов
make viewer-demo   # из рукописных демо-трейсов — без модели и без ключа

В интерфейсе: режим обзор — вся матрица сценариев × вариантов в одной таблице; только провалы сужает список до упавшего; бок о бок ставит один сценарий из обоих вариантов рядом, с подсветкой разошедшихся проверок. Клик по любому подсвеченному значению в ответе открывает ящик с точным фрагментом ответа сервера, откуда оно взято, — или с прямой констатацией, что его нет ни в одном из них. Синтетические прогоны (demo:/scripted:) помечены янтарным бейджем «НЕ ЗАМЕР» — рукописную демонстрацию нельзя перепутать с измерением.

Как он собирается — docs/deploy.md.

Related MCP server: TripWeaver MCP Server

Что получилось

Четыре прогона по 22 сценария на gpt-5.6-luna с --effort low, 19 августа 2026. Разброс между прогонами — от самой модели: бэкенд один и тот же, набор сценариев тоже.

Строку про выдуманные утверждения стоит читать раньше процента: 4 выдумки из 189 проверяемых утверждений и 1 из 184 — это 97,9 % против 99,5 %, разрыв выглядит как шум. В абсолюте это вчетверо меньше неверных фактов, дошедших до пользователя, а получает он именно их, а не процент. Проценты считаются от проверяемых утверждений: порог, который пользователь назвал сам («дешевле 3000 ₽»), payload подтверждать не обязан и в знаменатель не входит.

Диапазоны в таблице — поведение модели: поверхность статична, всё остальное меняется от прогона к прогону.

Последняя строка важна не меньше первой: гейт срабатывал 8–12 раз за прогон и при этом ни разу не задал вопрос на сценарии, где спрашивать было не о чем (негативный контроль no_overask плюс проверка did_not_over_ask). Механизм, который уточняет всё подряд, набрал бы идеальные премис-метрики и испортил бы продукт.

Расходятся варианты на пяти сценариях, и все пять выигрывает proxy: пустая отфильтрованная выдача не читается как «поезд не ходит», опечатка в дне недели ловится до поиска, молча подставленное число гостей останавливает гейт, места рядом ищутся правильным инструментом. Единственный устойчивый провал proxy — multitransport_basic: агент печатает разницу цен (2 275,07 − 1 700 = 575), обе половины которой подтверждены, а само число в payload отсутствует. Отличить такую арифметику от неверной (умножить цену отеля на число ночей — отдельный сценарий, и там это ошибка) детерминированная проверка не может; это граница метода, а не дефект прокси.

Две вещи для честности отчёта: промахи фикстур считаются отдельно от ошибок тулов — дыра в записи не должна читаться как сбой Туту; и числа токенов помечены ~, если это оценка — у OpenAI нет эндпоинта подсчёта токенов, точная цифра берётся из одного реального пробного запроса (usage.prompt_tokens), --estimate-tokens подставляет вместо этого offline-оценку tiktoken.

Модель и усилие рассуждения — за прогон (--model/OPENAI_MODEL, --effort/OPENAI_EFFORT); без обоих поле reasoning вообще не отправляется, и модель применяет своё умолчание — это не то же самое, что явное --effort none. Раннер по умолчанию бьёт в /v1/responses — Chat Completions не берёт function tools вместе с рассуждением у текущих reasoning-моделей; --api chat — для OpenAI-совместимых шлюзов без /v1/responses. Сопоставление фикстур игнорирует значения по умолчанию из inputSchema (модель выписывает page: 1, sort: "price_asc" и так далее там, где человек, записывая фикстуру, ничего не пишет) — иначе почти каждый вызов в прогоне с моделью промахивался бы мимо записи.

Как устроен прогон, что считает каждая метрика и почему самопроверка харнесса стоит в CI — docs/evals.md.

Быстрый старт

Нужны uv и Python ≥ 3.13 (его поставит сам uv sync).

git clone https://github.com/Trum-ok/tutu-mcp-hackathon
cd tutu-mcp-hackathon
uv sync
uv run python tutu.py serve            # mock-режим (по умолчанию) — http://127.0.0.1:8800/mcp

TUTU_PROXY_MODE=live uv run python tutu.py serve   # проксирует настоящий mcp.tutu.ru

Любой MCP-клиент — на http://127.0.0.1:8800/mcp (Streamable HTTP, без авторизации, как у upstream). Ниже <URL> — этот адрес либо адрес развёрнутого прокси (см. docs/deploy.md).

claude mcp add --transport http tutu <URL>          # Claude Code

// Cursor · ~/.cursor/mcp.json
{ "mcpServers": { "tutu": { "url": "<URL>" } } }

// Claude Desktop · claude_desktop_config.json — через mcp-remote, он не умеет HTTP напрямую
{ "mcpServers": { "tutu": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "<URL>"] } } }

Что должно получиться. В логе — две строки: режим и адрес прослушивания. Клиент после подключения показывает 18 инструментов: 16 родных Туту плюс assess_request и check_groundedness. Если их 16 — клиент подключился к самому Туту, а не к прокси.

Сколько удалось срезать

tools/list: 110 164 → 79 411 байт (−27.9 %), а с учётом initialize-инструкций каждой стороны — −33.1 % (прокси отдаёт свой блок инструкций на 1,9 КБ вместо 11,2 КБ у Туту). Обе цифры — уже после добавления двух своих тулов (assess_request 1 313 байт, check_groundedness 1 100).

Разбивка по слоям каталога, названная цена сжатия и граница, за которую сознательно не пошли — docs/compaction.md.

Документация

Пользовательский разбор — отдельная страница: make docs собирает site/index.html, либо открывайте уже опубликованную: https://trum-ok.github.io/tutu-mcp-hackathon/.

Команда rezo

• Артамонов Аркадий (@OpSonata)

Лицензия

MIT