# Conduit：一个本地网关，把 AI 智能体的工具清单开销砍掉约 90%

> 原标题：Conduit

- 来源：Product Hunt · AI
- 发布时间：2026-06-20T17:14:04.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/40181
- 原文：https://www.producthunt.com/products/conduit-12

## 摘要

给 AI 智能体接上多个 MCP 服务器后，每次请求都要把所有工具的定义塞进上下文，3 个服务器就能吃掉约 2.4 万个 token，模型还没干活就先付了一大笔算力费。Conduit 在智能体和 MCP 服务器之间加了一层本地网关，只暴露 3 个“元工具”让智能体按需搜索，不再一股脑加载全部工具。实测下来，单次请求的工具开销减少 97%，总 token...

## 推荐理由

Conduit 解决的是 MCP 工具列表膨胀吃 token 的实际问题，有实测的 97% 开销削减，对开发者钱包友好。分数没打更高是因为这是 Product Hunt 发布而非正式产品，且正文没披露网关自身的计算开销。

## 锐评

这条值得点开，因为它解决了一个很实际的痛点：你给 AI 智能体接上几个外挂工具（MCP 服务器），模型还没开始干活，光是把所有工具的定义塞进上下文就要吃掉约 2.4 万个 token。Conduit 的思路是在中间加一层本地网关，只暴露 3 个“元工具”让智能体按需搜索，不再一股脑加载全部工具。实测单次请求的工具开销减少 97%，总 token 用量降了约 90%，任务成功率没掉。

不过正文没披露具体用了哪些 MCP 服务器和客户端，也没给出完整的基准测试设置。17 个客户端跨 Windows、macOS 和 Linux 都能跑，API 密钥存在系统钥匙串里，不往外传数据，这点对本地部署场景比较友好。免费开源，但生态兼容性和极端压力下的表现还需要自己测。