論文の概要: MCP-Zero: Proactive Toolchain Construction for LLM Agents from Scratch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01056v1
• Date: Sun, 01 Jun 2025 15:48:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:33.911502
• Title: MCP-Zero: Proactive Toolchain Construction for LLM Agents from Scratch
• Title（参考訳）: MCP-Zero:スクラッチからLLM剤のプロアクティブツールチェーン構築
• Authors: Xiang Fei, Xiawu Zheng, Hao Feng,
• Abstract要約: MCP-Zeroは、LCM自身がいつ、どの外部ツールを取得すべきかを判断できるプロアクティブエージェントフレームワークである。 フレームワークは以下の3つのコンポーネントの上に構築されている。 (1) Proactive Tool Request、モデルが構造化された$leftnametool_assistantright>$ blockを出力し、所望のサーバとタスクを明確に指定する。 実験の結果,MSP-Zeroは既存の検索手法のコンテキストオーバーヘッド問題に効果的に対処できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.005899769943442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Function-calling has enabled large language models (LLMs) to act as tool-using agents, but injecting thousands of tool schemas into the prompt is costly and error-prone. We introduce MCP-Zero, a proactive agent framework that lets the LLM itself decide when and which external tools to retrieve, thereby assembling a task-specific toolchain from scratch. The framework is built upon three components: (1) Proactive Tool Request, where the model emits a structured $\left<\operatorname{tool\_assistant}\right>$ block that explicitly specifies the desired server and task; (2) Hierarchical Vector Routing, a coarse-to-fine retrieval algorithm that first selects candidate servers and then ranks tools within each server based on the semantic similarity; (3) Iterative Proactive Invocation, enabling multi-round, cross-domain toolchain construction with minimal context overhead, and allowing the model to iteratively revise its request when the returned tools are insufficient. To evaluate our approach we also compile MCP-tools, a retrieval dataset comprising 308 MCP servers and 2,797 tools extracted from the official Model-Context-Protocol repository and normalized into a unified JSON schema. Experiments show that MCP-Zero (i) effectively addresses the context overhead problem of existing methods and accurately selects the correct tool from a pool of nearly 3,000 candidates (248.1k tokens); (ii) reduces token consumption by 98\% on the APIbank while maintaining high accuracy; and (iii) supports multi-turn tool invocation with consistent accuracy across rounds. The code and dataset will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 関数呼び出しにより、大きな言語モデル(LLM)がツール使用エージェントとして機能するようになりましたが、プロンプトに数千のツールスキーマを注入するのはコストがかかり、エラーが発生します。 プロアクティブなエージェントフレームワークであるMPP-Zeroを導入し、LCM自身がいつ、どの外部ツールを取得すべきかを判断できるようにし、タスク固有のツールチェーンをスクラッチから組み立てる。 フレームワークは3つのコンポーネントに基づいて構築されている: 1) Proactive Tool Request, モデルが構造化された$\left<\operatorname{tool\_assistant}\right>$ blockを出力し、所望のサーバとタスクを明確に指定する。 (2) Hierarchical Vector Routingは、まず候補サーバを選択し、セマンティックな類似性に基づいて各サーバ内のツールをランク付けする粗いベクトルルーティングアルゴリズムである。 このアプローチを評価するために,公式の Model-Context-Protocol リポジトリから抽出された 308 MCP サーバと 2,797 ツールからなる検索データセットである MCP-tools もコンパイルし,統一された JSON スキーマに標準化した。 MCP-ゼロの実験 i) 既存のメソッドのコンテキストオーバーヘッド問題に効果的に対処し、3,000近い候補(248.1kトークン)のプールから正しいツールを正確に選択する。 二 高い精度を維持しつつ、APIbank上でトークン消費を98 %削減すること。 (iii)ラウンド毎に一貫した精度でマルチターンツール呼び出しをサポートする。 コードとデータセットはまもなくリリースされる予定だ。

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