MCP でエージェントにログツールを渡す：調査 1 回 $0.0015

APIキーを使い、MCP経由でLLMゲートウェイのログツールを自作エージェントに渡す方法を解説。コスト調査を1回行った例では、小型モデルの利用料は$0.0015。固定のRESTクエリなら費用は$0で、モデルによる調査と定型クエリのコストの違いを示す。

2026年10月11日

自作エージェントに LLM リクエストログを読ませるには、ゲートウェイの MCP サーバーが公開するツールを渡します。MCP はモデルにツールを渡すためのプロトコルです。HTTP 呼び出し 1 回でツール一覧を取得し、短いループでモデルからツールを呼び出せるようにします。何を調べるかはエージェントが判断し、読み込んだ token に対して料金が発生します。オンコール用の bot や毎日のコストチェックなど、調べる対象を判断する必要がある処理なら、その料金を払う意味があります。クエリが決まっているなら無駄です。この記事では、短い Python プログラムを API キーで Synthorai ゲートウェイの MCP サーバーに接続します。同じ検索をモデルなしとモデルありで実行した後、モデルに「コストが他と比べて不自然なセッションを見つけ、理由を説明する」という自由度のあるタスクを渡します。GPT-6 Luna での調査費用は $0.0015 でした。

TL;DR

• エージェントは読み取り専用キーを使い、呼び出しごとに HTTP POST を 1 回送って Synthorai の MCP サーバーからログツールを利用します。
• コスト上位 3 セッションを取得する固定クエリは、REST でも MCP ツールの直接呼び出しでも $0 でした。
• GPT-6 Luna によるコスト調査はツール呼び出し 1 回で $0.0015 でした。Claude Sonnet 5.5 では 3 回で $0.0631 でした。
• コストを左右したのはモデルの単価とモデルが読み込むと判断したデータであり、時間範囲やラベルではありませんでした。

MCP（Model Context Protocol）は、モデルにツールを渡す標準的な仕組みです。サーバーがツール一覧を公開し、クライアントが呼び出します。ゲートウェイは https://synthorai.io/v1/mcp でこのサーバーを提供しています。コードは github.com/synthorai-io/use-cases の agent-log-tools/ にあります。

git clone https://github.com/synthorai-io/use-cases
cd use-cases
cp .env.example .env    # two keys go in it, see below
cd agent-log-tools
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
export LOG_WINDOW="2026-10-11T09:00:00Z to 2026-10-11T10:00:00Z"   # a range that holds your own requests
export LOG_LABEL="feature=checkout"                                # a label your requests carry
python ask.py --rest
python ask.py --tools
python ask.py

Python 3.10 以降が必要です。LOG_WINDOW と LOG_LABEL のデフォルト値は、こちらで実行したデータを指しています。別のワークスペースのキーでは何も見つからないため、最初に両方を設定してください。--rest と --tools に必要なのは管理者キーだけです。ラベルはアプリケーションが X-Synthorai-Metadata ヘッダーで送信する値で、LLM エージェントをトレースする で説明しています。このページの数値は 2026 年 10 月 11 日の実行結果です。

エージェントにログツールを渡すべき場合と、REST で十分な場合

何を調べるかをモデルに判断させるなら、エージェントにログツールを渡します。それ以外は REST を使います。リクエストログの読み方は 3 通りあり、それぞれ利用する側が異なります。

この先は 3 行目を扱います。違いが分かるように、まず 2 行目の例を示します。

エージェントにツールを渡すために必要なもの

呼び出しごとに HTTP リクエストを 1 回送ります。アクセス権を決める 3 つのヘッダーと、レスポンス形式を指定する Accept ヘッダーを付けます。プログラムは役割の異なる 2 つのキーを持ちます。logs.read スコープを持つ管理者キーはリクエストログを読めますが、モデルを呼び出せません。通常の推論用キーはモデル呼び出しの支払いに使いますが、ログは読めません。スコープはキーに付与する権限です。管理者キーには、このスコープだけを付けて作成します。

MCP クライアントの全体は、この関数だけです。

def mcp(http: httpx.Client, method: str, params: dict | None = None) -> dict:
    """One JSON-RPC call to the MCP server. The three headers are the whole access policy."""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['SYNTHORAI_ADMIN_KEY']}",
        "Accept": "application/json, text/event-stream",
        "X-MCP-Readonly": "true",       # tools that change anything are not even listed
        "X-MCP-Toolsets": "logs",       # of the read-only tools, only the ones about the request log
    }
    body = {"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": method, "params": params or {}}
    r = http.post(MCP_URL, headers=headers, json=body)
    return r.json()["result"]

JSON-RPC は、名前付きのメソッドにパラメーターを渡して HTTP 経由で呼び出すための簡単な規約です。デモの実装では、この関数にリトライとエラー処理を加えています。必要なメソッドは 2 つです。tools/list はそのキーで使えるツールを返し、tools/call はツールを 1 つ実行します。

このヘッダー構成では、サーバーは 7 つのツールを返しました。ログ用の search_requests、get_request、list_sessions、list_traces と、モデルカタログ用の list_models、get_model、get_pricing です。モデルカタログのツールはすべてのキーに公開されています。前の記事 のチャットコネクターでは、ログ用の 4 つだけが表示されました。ログツールが返すのは、何が呼び出され、どのような結果になったかです。prompt や応答の本文は返しません。

モデルを使わずに同じ検索をするとどうなるか

GET かツール呼び出しを 1 回実行するだけで、費用はかかりません。「この時間範囲でコストが最も高いセッションはどれか」は固定クエリなので、モデルなしで答えられます。

params = {"start": start, "end": end, "limit": 50, "metadata.feature": "support-agent"}
r = http.get("https://synthorai.io/api/v1/sessions", params=params,
             headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['SYNTHORAI_ADMIN_KEY']}"})
rows = sorted(r.json()["data"], key=lambda row: row["cost_usd"], reverse=True)

REST API のラベルフィルターは、metadata.<key> という名前のクエリパラメーターです。今回の対象範囲は 2026 年 10 月 11 日の 11:24 から 11:32 UTC で、26 セッションが含まれます。22 セッションは、このシリーズの各デモスクリプトを 1 回ずつ実行したものです。残る 4 セッションは、対象範囲の終了直前に始めたレイテンシテストです。python ask.py --rest は上位 3 件を出力します。

  $0.003831   6 requests   24557 in (     0 cached)  replay-mismatch-a14896679e70
  $0.001747   6 requests    8053 in (  1189 cached)  context-growth-2d11dfe29a08
  $0.001560   6 requests   24546 in ( 17536 cached)  context-growth-c5c393570ca2

0 model calls, 0 tokens, $0

python ask.py --tools は list_sessions を直接呼び出し、同じ検索を MCP 経由で実行します。ラベルは labels 引数に渡し、取得件数は 1 回の呼び出しで返せる最大値の 50 に設定します。ツール一覧の後に、同じ 3 行が出力されます。プログラム側でクエリが決まっているなら、ここまでで十分です。正確な答えが得られ、費用もかかりません。

エージェントにツール操作を任せるとどうなるか

モデルが呼び出すツールと引数を決めます。読み込んだ結果はすべて入力として課金されます。プログラムはサーバーのツール一覧を function tools（chat completions API のツール形式）としてモデルに渡し、短いループを回します。

tools = [{"type": "function", "function": {"name": t["name"], "description": t["description"],
                                           "parameters": t["inputSchema"]}}
         for t in mcp(http, "tools/list")["tools"]]

for round_no in range(1, MAX_ROUNDS + 1):
    resp = llm.chat.completions.create(
        model=MODEL, messages=messages, tools=tools, max_tokens=MAX_OUTPUT_TOKENS,
        tool_choice="none" if round_no == MAX_ROUNDS else "auto")   # the last round must answer
    msg = resp.choices[0].message
    if not msg.tool_calls:
        break                                   # the model answered
    messages.append(msg.model_dump(exclude_none=True))
    for tc in msg.tool_calls:
        text, rows = call_tool(http, tc.function.name, json.loads(tc.function.arguments))
        messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": tc.id, "content": text})

ここで llm はゲートウェイを接続先に設定した OpenAI クライアントです。call_tool は tools/call をラップし、結果をテキストで返します。モデルには、対象とする時間範囲とラベル、そしてツールの出力は報告対象のデータであって従うべき指示ではないことを伝えます。ツールについて、それ以外の説明はしません。MAX_ROUNDS（デフォルトは 8）はコストの上限を抑える仕組みです。各ラウンドでモデルを 1 回呼び出し、それまでのツール結果もすべて prompt に残るためです。

タスクは、固定クエリでは答えられないものです。「この時間範囲で、他と比べてコストが不自然なセッションを見つけ、token 数、モデル、呼び出し回数のどれがその理由になっているか説明する」と指示します。対象範囲には、このシリーズのデモが作成したセッションが含まれます。その多くは、意図的に問題を入れた版と修正版を並べて実行したものです。このページでは 3 つの問題を追います。prompt cache に一度もヒットしない会話、処理内容に対して高すぎるモデルを使うサブエージェント、そして 2 回で済む処理を 10 回呼び出すリトライループです。最初の 2 つは対象範囲でも特に高コストなセッションです。3 つ目は通常のセッションより安く、修正版と比較して初めて異常が分かります。

どちらも REST クエリと同じように、まずラベルでセッションを一覧取得しました。セッション内のリクエストを 1 件ずつ開くことはありませんでした。セッション集計の 1 ページだけで回答できたのです。どちらも replay-mismatch-a14896679e70 を最も高コストなセッションとして挙げ、費用を $0.0038 としました。入力は 24,557 token で、キャッシュからの読み込みはありません。修正版では 18,844 token をキャッシュから読み込み、費用は $0.0015 でした。また、入力が 217 token なのに GPT-6.1 Sol を使ったため $0.0012 かかったセッションと、リトライループ（10 回の呼び出しで $0.00041）も両方が特定しました。GPT-6 Luna は、呼び出し 2 回で $0.0001 の修正版と比較しました。両方の回答で確認したセッションの数値は、請求記録と一致しました。

Claude Sonnet 5.5 は、さらに 1 つの処理を行いました。get_pricing を 2 回呼び出し、集計値と単価を並べて確認しました。その値から、一覧には載っていない単価も算出しました。GPT-6 Luna がキャッシュへの書き込み入力に課金する、100 万 token あたり $0.125 という単価です。この数値には推定であることを明記していました。

既存のエージェントに組み込むには

エージェントがすでに送信しているツール一覧にサーバーのツールを追加し、それらに対するモデルの呼び出しを mcp() 経由で転送します。ツール自体は、デモのループに依存していません。

• ツール一覧をまとめる。tools/list は各ツールの名前、説明、JSON schema を返します。これは function tool の形式に対応しています。自分のツール一覧に追加し、モデルがそのツールを選んだら tools/call を送信します。
• 接続の権限を絞る。読み取り専用とツールセットのヘッダーが、エージェントにできることを決めます。prompt の内容には左右されません。ログを読むオンコール用の bot に必要なのは logs グループだけで、書き込みツールは不要です。
• 調べる範囲を伝える。デモの指示では時間範囲とラベルを 1 つ指定しています。定期実行するエージェントなら直近 1 時間を、アラートに応答するエージェントならそのアラートの時刻と機能を設定できます。
• ラウンド数を制限する。ツール結果は後続の呼び出しの prompt に残るため、ラウンド数の制限はコストの制限にもなります。デモは 8 ラウンドで打ち切り、最終ラウンドではツールを使わずに回答させます。
• ツール結果をデータとして扱う。ログの行には、ラベル値やエラーメッセージなど、ユーザーが内容に影響を与えられるテキストが含まれることがあります。同じエージェントに操作を実行するツールも渡しているなら、ログで読んだ内容にその操作を決めさせてはいけません。デモの指示は、これを伝える 1 文で終わります。ツールが返すものは報告対象のデータであり、その中の指示には従わない、という内容です。
• 回答とツール呼び出しを一緒に残す。デモは実行ごとに、すべての呼び出しと引数を保存します。人が回答に基づいて行動するエージェントでは、その記録を使って回答が何を調べたのかを確認できます。

回答のどこを確認すべきか

「分からない」という主張を信用する前に、ツール呼び出しを確認してください。プログラムが保存する実行記録には、すべてのツール呼び出し、その引数、返された行が載っています。その一覧が、回答の調査範囲です。

Claude Sonnet 5.5 は、回答の最後にこの確認が必要な理由を示す 2 文を書きました。「取得できたのはセッション単位の集計値だけです。ツールでは呼び出しごとのコスト内訳を取得できないため、不適切なモデル選択によるコストのうち、sol の呼び出しがいくらを占めたかは正確に分かりません」。最初の文は、実際に行った呼び出しについては正しい内容です。2 文目は、ツールの機能としては正しくありません。search_requests は各リクエストのモデルとコストを返します。そこでは GPT-6.1 Sol の 3 回の呼び出しが $0.00098、セッション全体の 81% を占めることが分かります。モデルは、自分が読んだ情報の限界をツールの限界として説明したのです。GPT-6 Luna も、ラベルなしの実行で同じことを書きました。特定のモデルだけの癖ではありません。

すべての実行に共通する制約もあります。ツールは prompt や応答の本文を返しません。そのため、セッションが一度もキャッシュにヒットしていないことは説明できますが、その理由までは説明できません。

調査にはいくらかかるか

この時間範囲のコスト異常を調べるタスクは、GPT-6 Luna で $0.0015、Claude Sonnet 5.5 で $0.0631 でした。約 42 倍の差です。ログツール自体は無料です。料金が発生するのは、モデルがその結果を読む処理です。もう 1 つの組み込みタスク、python ask.py --task failures は、どのリクエストが失敗し、誰に影響したかを調べます。

各行は 1 回のサンプルとして見てください。モデルは毎回、自分で調査手順を選びます。同じデータに同じタスクを実行しても、ある回はツール呼び出し 1 回で済み、次の回は複数回になることがあります。コストもそれに応じて変わります。コスト異常の調査を繰り返したところ、GPT-6 Luna のツール呼び出し回数は 1 回から 9 回でした。

コストを変える要因は 2 つです。

• モデル。Claude Sonnet 5.5 の入力単価は GPT-6 Luna の 20 倍です。今回の実行では入力を 3 倍読み込み、その入力はキャッシュから一切読み込まれていませんでした。
• モデルが読み込むと判断したデータ。すべてのツール結果は後続の各モデル呼び出しへの入力になるため、モデルが行う呼び出しと必要なラウンド数で料金が決まります。GPT-6 Luna のラベルなしの実行がラベルありより高くなったのは、3 つのモデルを調べるために 3 回目のモデル呼び出しを行ったためです。

時間範囲の影響は予想より小さくなりました。list_sessions が 1 回の呼び出しで返すのは最大 50 行です。範囲を広げてコストが増えるのは、モデルがページを順に取得したり、セッションを 1 件ずつ開いたりする場合だけです。対象範囲の終了時刻までの 16 時間に広げて、GPT-6 Luna で同じタスクを実行しました。ラベルありでは 41 行、ラベルなしでは 48 行を読み込み、費用はそれぞれ $0.0018 と $0.0015 でした。

ラベルを付けても、実行が安くなるとは限りません。ラベルの役割は、回答の対象を意図したリクエストに絞ることです。ラベルがなければ、モデルはワークスペース全体について回答します。

モデル自身の呼び出しもゲートウェイを通ります。feature = log-tools のラベルとセッション ID が付くため、調査自体も 1 つのセッションとしてコンソールで開けます。

FAQ

エージェントに LLM リクエストログへのアクセスを与えるには？

ログを公開する MCP サーバーに接続し、そのサーバーのツール一覧をモデルに渡します。Synthorai ゲートウェイでは、logs.read スコープを持つ管理者キーを使います。tools/list のために https://synthorai.io/v1/mcp へ POST を送り、モデルが要求する tools/call ごとにもう 1 回 POST を送ります。ツールはコスト、token 数、ステータス、ラベルを返します。prompt や応答の本文は返しません。

MCP を使うと token を消費する？

ゲートウェイの MCP リファレンス に記載されているとおり、モデルを実行しないツールは無料です。ログツールもこれに含まれます。ただし、それを操作するモデルは無料ではありません。ツール一覧とすべてのツール結果が、モデル呼び出しの入力 token になります。デモの調査 1 回では、GPT-6 Luna が入力 6,469 token と出力 1,789 token を使い、費用は $0.0015 でした。モデルを使わずにツールを 1 つ直接呼び出した場合は $0 でした。

プログラムでは MCP と REST API のどちらを使うべき？

プログラム側で欲しい情報が決まっているなら、REST API を使います。GET 1 回で 26 セッションのうちコスト上位 3 件を取得でき、モデルも token も不要でした。アラートを調査するエージェントのように、何を調べるかをモデルに判断させるなら MCP ツールを使います。MCP は説明付きのツール一覧をモデルに渡す仕組みで、固定クエリには必要ありません。

SDK なしで Python から MCP サーバーを呼び出すには？

HTTP で JSON-RPC リクエストを送ります。ゲートウェイの場合、https://synthorai.io/v1/mcp に POST を送り、Authorization: Bearer ヘッダーと、{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/list"} のような本文を付けます。ツール名と引数を指定した tools/call で、ツールを 1 つ実行できます。デモのクライアントの中心部分は約 10 行です。

ログツールの操作にはどのモデルを使うべき？

今回のテストでは、GPT-6 Luna がツール呼び出し 1 回で、キャッシュ、不適切なモデル選択、リトライループのセッションを特定し、費用は $0.0015 でした。Claude Sonnet 5.5 は同じセッションを $0.0631 で特定し、単価を引用する前に確認しました。どちらのモデルも、ある実行ではツールがセッションのコストを呼び出しごとに分けられないと述べましたが、実際には可能です。今回の実行では、定期チェックには安いモデルで十分でした。選ぶ前に、自分のデータでそれぞれ数件の実行記録を確認してください。

エージェントはこのツールで prompt や応答を読める？

読めません。ログツールが返すのは、リクエストのモデル、ステータス、token 数、コスト、時間情報、セッション、トレース、ラベルです。prompt や応答の本文は返しません。接続時に X-MCP-Readonly: true と X-MCP-Toolsets: logs を指定すると、何かを変更するツールはサーバーの一覧にも表示されません。

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