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AX-SYS-29Fundacional

Dimensiona las respuestas para una ventana de contexto, no como un volcado de base de datos

Size responses for a context window, not a database dump

#all-industries#saas#mcp

Devuelve solo lo que el agente necesita para la tarea, en páginas que pueda pedir, con valores por defecto razonables, y avisa cuando cortas algo y cómo obtener el resto.

Por qué

Todo lo que devuelve una herramienta llega a la ventana de contexto del agente, que es limitada y compartida con la tarea, la conversación y el resto de resultados. Una búsqueda que devuelve 5.000 filas o un registro con todos sus campos internos puede desplazar la información que el agente sí necesita, o ser recortada por el cliente sin más. La guía de Anthropic para quien construye herramientas es directa: implementa alguna combinación de paginación, selección de rangos, filtrado y truncado, con valores por defecto razonables, en cualquier respuesta que pueda ocupar mucho contexto. Claude Code limita por defecto las respuestas de herramientas a 25.000 tokens, así que una respuesta mayor no llega entera al modelo si el servidor no la dimensiona. Cuando truncas, Anthropic recomienda orientar al agente con instrucciones, y sugiere un parámetro response_format para que el agente pida una respuesta concisa o detallada (en su ejemplo, 72 tokens frente a 206). MCP estandariza la paginación: el servidor elige el tamaño de página, devuelve un nextCursor cuando hay más resultados y debería mantener estables los cursores. Las directrices de apps de OpenAI añaden qué dejar fuera por completo: devuelve solo datos relevantes para la petición y el propósito de la herramienta, sin campos de diagnóstico, identificadores de traza o de petición ni metadatos de registro salvo que la consulta los necesite.

Haz

Pagina y filtra por defecto, ofrece un modo conciso y marca el truncado con una pista sobre cómo obtener más.

No hagas

Devolver todas las filas y todos los campos internos, ni truncar sin avisar.

Artefacto

{
  "results": [
    { "id": "ord_812", "customer": "Acme Ltd", "total": "129.00 EUR", "status": "shipped" }
  ],
  "nextCursor": "eyJwYWdlIjogMn0=",
  "truncated": true,
  "hint": "Showing 20 of 1,284 orders. Filter by status or date range, or pass nextCursor for the next page."
}

Entrada de la herramienta: { "query": "orders", "status": "shipped", "limit": 20, "response_format": "concise" }

Fuentes

  1. [01]
    Anthropic Engineering: Writing effective tools for AI agents ↗

    We suggest implementing some combination of pagination, range selection, filtering, and/or truncation with sensible default parameter values for any tool responses that could use up lots of context. For Claude Code, we restrict tool responses to 25,000 tokens by default. If you choose to truncate responses, be sure to steer agents with helpful instructions. A response_format enum lets the agent choose concise or detailed responses; in Anthropic's example the detailed response used 206 tokens and the concise one 72

  2. [02]
    MCP Specification 2026-07-28: Pagination ↗

    Pagination allows servers to yield results in smaller chunks rather than all at once; page size is determined by the server, results carry an optional nextCursor if more exist, and servers SHOULD provide stable cursors

  3. [03]
    OpenAI Apps SDK: App submission guidelines ↗

    Tool responses must return only data that is directly relevant to the user's request and the tool's stated purpose. Do not include diagnostic, telemetry, or internal identifiers (session IDs, trace IDs, request IDs, timestamps, or logging metadata) unless they are strictly required to fulfill the user's query