1. 一次 Paper2Agent 调用账为什么必须落回会话在 Claude Code 里挂上 Paper2Agent 转出的 MCP 服务器之后你很快会发现两件事比论文方法本身更麻烦MCP 连不上以及这次会话的 Token 到底花在哪说不清。TaoTokenhttps://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpaper2agent_mcp_session要解决的正是后者把 Claude Code 的模型出口收到同一个 Base URL 上让每一轮对话、每一次 MCP 工具结果回灌都留在同一套 Key 和同一份会话日志下面可对账、可复算。Stanford 团队的那项工作思路很直接把论文连同它的代码库整理成一个 MCP 服务器让 Claude Code 这类兼容 MCP 的智能体用自然语言去调用论文里的方法。真正落到工程现场问题往往不在“方法能不能跑”而在“这次调用是谁在花钱、花了多少、能不能事后复现”。会话追踪视角下你需要拿到三样可复现的产出Claude Code 的会话日志本地 jsonl 文件逐轮记录请求与响应MCP 调用记录哪一轮调用了paper2agent的哪个工具调用了几次Token 汇总按会话、按工具维度把输入、输出、缓存读取量算出来。这三样东西能对齐前提是模型出口必须统一。只要 Claude Code 走的是你自己的 Base URL会话日志里的 usage 字段才有意义只要 MCP 服务器由你本地启动工具调用才不会被挂到别人的账上。本文就按“拿 Key → 改出口 → 注册 MCP → 收日志 → 做汇总”的顺序把这条链路一步步走完配置全部可复制脚本全部本地执行。2. 拿 Key 与定 Base URLClaude Code 出口的三件套第一步不是写配置而是把凭据拿到手。打开 TaoToken 官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpaper2agent_key_setup 按控制台指引完成注册然后在 API Keys 页面创建一枚 Keyhttps://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpaper2agent_key_setup 。创建完成后立刻复制页面关闭后就看不到完整串了。记住两个固定值后面所有配置都围绕它们展开Base URLhttps://taotoken.net/apiKey 占位符YOUR_API_KEYClaude Code 走的是 Anthropic 协议族配置入口是settings.json里的env段。推荐写在用户级配置文件~/.claude/settings.json这样所有项目都会继承如果某篇论文只在特定仓库里跑也可以放到项目内的.claude/settings.json。{ env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 你在控制台看到的模型 ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: 轻量任务用的模型 ID } }两点说明避免踩坑settings.json是标准 JSON不能写//注释注释请写在外面ANTHROPIC_MODEL这类字段填控制台里真实存在的模型标识不要照抄本文的尖括号占位。如果你更习惯用环境变量可以在 shell 里临时导出适合做一次对照实验export ANTHROPIC_BASE_URLhttps://taotoken.net/api export ANTHROPIC_AUTH_TOKENYOUR_API_KEY export ANTHROPIC_MODEL模型 ID导出之后新开一个终端启动 Claude Code用/status看一下当前生效的出口地址是否已经是https://taotoken.net/api。这一步很重要如果地址还是默认值后面所有会话日志里的 usage 都无法归到你自己的账上。3. 把 Paper2Agent 生成的 MCP 服务器注册进 Claude Code出口理顺之后才是真正接入论文方法。Paper2Agent 的产物是一个 MCP 服务器你需要在它的工作目录里按论文仓库的说明把服务器入口、依赖和运行方式装好。这里不编造具体的命令和模块名请以你本地生成的服务器说明为准。注册方式有两种任选其一。第一种是命令行注册推荐用project作用域配置会写进当前仓库的.mcp.json团队协作时能一起提交claude mcp add paper2agent --scope project -- python -m paper2agent_server_module第二种是直接写.mcp.json适合需要注入环境变量的场景{ mcpServers: { paper2agent: { command: python, args: [-m, paper2agent_server_module], env: { PAPER2AGENT_WORKDIR: /absolute/path/to/paper-repo, PAPER2AGENT_ARTIFACT_DIR: /absolute/path/to/paper-repo/artifacts, PYTHONUNBUFFERED: 1 } } } }几个必须遵守的边界command用绝对路径的解释器更稳比如虚拟环境里的python避免 Claude Code 拿到系统里另一个 Python所有路径写绝对路径相对路径取决于 Claude Code 的启动目录很容易找不到文件不要让这个 MCP 服务器持有生产数据库连接串。论文里的数据访问应该先导出成本地文件再让服务器读文件SQL、导出脚本一律由你在本地终端执行MCP 只负责读结果不做直连。注册完成后验证一下claude mcp list如果paper2agent显示为已连接就进入下一步。如果显示失败先别改模型配置问题八成在解释器路径或依赖缺失上第 6 节会给出排查顺序。4. 会话日志在哪定位 jsonl 与工具调用事件Claude Code 会把每一轮会话写成 jsonl 文件目录结构大致如下~/.claude/projects/按工作目录编码的项目目录/sessionId.jsonl每个文件里一行一个 JSON 事件。和记账相关的字段主要是这几类type事件类型user、assistant、summary等sessionId会话 ID同一个会话的所有行共享timestamp事件时间用来做时间窗口切片message.usage出现在 assistant 事件里含input_tokens、output_tokens、cache_read_input_tokens、cache_creation_input_tokensmessage.content内容块数组其中type为tool_use的块带有name字段。关键点在于name的命名规则。MCP 工具会被拼成mcp__服务器名__工具名所以 Paper2Agent 的调用会以mcp__paper2agent__开头。你可以先用几条 shell 命令确认日志确实落盘了# 找到最近改动的会话文件 find ~/.claude/projects -name *.jsonl -mtime -1 | head # 统计最近日志里 Paper2Agent 的工具调用 grep -ho name:mcp__paper2agent__[^]* ~/.claude/projects/*/*.jsonl \ | sort | uniq -c | sort -rn如果第二条命令没有任何输出说明要么这个 MCP 服务器没被真正调用过要么你调用的是别的服务器名。先确认名字再谈统计。还有一个容易被忽略的机制MCP 工具返回的内容不会凭空消失它会作为tool_result注入到下一轮的上下文里。Paper2Agent 返回的论文片段、代码块、运行输出越长后续每一轮的input_tokens就越高。这就是为什么“论文方法的账”必须算在会话维度而不是只算某一次工具调用。理解了这一点你才会明白为什么下面这个汇总脚本要按会话聚合而不是按工具调用次数简单相乘。5. 写一个本地汇总脚本按会话与 MCP 工具拆账下面这个脚本只读本地 jsonl不联网、不上传输出一份按会话聚合的 Token 明细外加 Paper2Agent 各工具的调用次数。把它存成scan_session_usage.py用同一个 Python 解释器运行即可。#!/usr/bin/env python3 scan_session_usage.py 汇总 Claude Code 本地会话日志中的 Token 用量与 MCP 工具调用次数。 只读文件不联网、不上传。 from __future__ import annotations import collections import datetime as dt import glob import json import os import sys PROJECTS_DIR os.path.expanduser(~/.claude/projects) MCP_SERVER paper2agent def load_lines(path: str): with open(path, r, encodingutf-8, errorsreplace) as fh: for raw in fh: raw raw.strip() if not raw: continue try: yield json.loads(raw) except json.JSONDecodeError: continue def walk_usage(): sessions collections.defaultdict( lambda: { input: 0, output: 0, cache_read: 0, cache_write: 0, turns: 0, } ) tool_calls collections.Counter() per_file: dict[str, str] {} pattern os.path.join(PROJECTS_DIR, **, *.jsonl) for path in sorted(glob.glob(pattern, recursiveTrue)): sid os.path.splitext(os.path.basename(path))[0] for ev in load_lines(path): msg ev.get(message) or {} usage msg.get(usage) or {} if ev.get(type) assistant and usage: rec sessions[sid] rec[input] usage.get(input_tokens, 0) rec[output] usage.get(output_tokens, 0) rec[cache_read] usage.get(cache_read_input_tokens, 0) rec[cache_write] usage.get(cache_creation_input_tokens, 0) rec[turns] 1 per_file[sid] path content msg.get(content) if isinstance(content, list): for block in content: if not isinstance(block, dict): continue if block.get(type) tool_use: name str(block.get(name, )) if name.startswith(fmcp__{MCP_SERVER}__): tool_calls[name] 1 return sessions, tool_calls, per_file def main() - int: sessions, tool_calls, per_file walk_usage() if not sessions: print(未在 ~/.claude/projects 下找到会话日志先跑一次 Claude Code 再回来。) return 1 total_in sum(v[input] for v in sessions.values()) total_out sum(v[output] for v in sessions.values()) total_read sum(v[cache_read] for v in sessions.values()) print(f会话数: {len(sessions)}) print(f输入 Token 合计: {total_in:,}) print(f输出 Token 合计: {total_out:,}) print(f缓存读取 Token 合计: {total_read:,}) print() print(f{session:38}{turns:7}{input:12}{output:10}) for sid, v in sorted(sessions.items(), keylambda kv: -kv[1][output]): print(f{sid[:36]:38}{v[turns]:7}{v[input]:12,}{v[output]:10,}) print() print(Paper2Agent MCP 工具调用:) if not tool_calls: print( 本批日志中未出现 mcp__paper2agent__* 调用) for name, count in tool_calls.most_common(): print(f {name:54}{count:6}) stamp dt.datetime.now().strftime(%Y%m%d-%H%M%S) out_path os.path.expanduser(f~/paper2agent-usage-{stamp}.csv) with open(out_path, w, encodingutf-8) as fh: fh.write( session_id,jsonl,input_tokens,output_tokens, cache_read_tokens,cache_write_tokens,turns\n ) for sid, v in sessions.items(): fh.write( f{sid},{per_file.get(sid, )},{v[input]},{v[output]}, f{v[cache_read]},{v[cache_write]},{v[turns]}\n ) print() print(f明细已写出: {out_path}) return 0 if __name__ __main__: sys.exit(main())运行方式python scan_session_usage.py你会得到一份类似下面的输出可以直接贴进实验记录会话数: 3 输入 Token 合计: 812,440 输出 Token 合计: 46,913 缓存读取 Token 合计: 604,120 session turns input output 9f3c8a21-...-b7e1 42 431,208 21,744 1d70b5ee-...-c0a9 27 251,902 15,318 6a2f9d10-...-e5c3 19 129,330 9,851 Paper2Agent MCP 工具调用: mcp__paper2agent__list_methods 5 mcp__paper2agent__run_paper_method 9 mcp__paper2agent__fetch_artifact 3这里要强调归属口径脚本把 assistant 事件里的 usage 累加到会话总量同时把该事件内容块里的mcp__paper2agent__*工具名计入计数。这是轮次级归属不是把某个 Token 精确切成“属于工具 A 的 37 个 Token”。原因前面说过一轮响应可能包含多个工具调用共享同一份 usage。想要更细的粒度可以在脚本里按timestamp顺序把每个工具调用之后的下一轮input_tokens增量单独记下来作为“上下文膨胀成本”的近似指标。6. 常见报错与排查顺序会话追踪视角下排错要按“出口 → 服务器 → 工具 → 上下文”的顺序走跳步会浪费大量时间。第一类MCP 服务器连不上Claude Code 提示MCP server paper2agent failed to connect。优先检查三件事command是否是绝对路径的解释器、依赖是否装在这个解释器里、args里的模块名是否与本地生成的一致。最快的验证方式是把command和args拼成一条命令在终端里手动执行一次看是否报 ImportError。第二类鉴权失败。表现为请求被拒或返回 401/403。先确认ANTHROPIC_AUTH_TOKEN与ANTHROPIC_BASE_URL是配套的别把别处的 Key 和 TaoToken 的地址混用。其次注意优先级问题如果 shell 里导出过旧的环境变量它会覆盖你刚改的settings.json。最省事的做法是关掉旧终端重新开一个再启动 Claude Code。第三类模型能回话但工具列表里看不到paper2agent。这通常是会话启动时没有加载到配置或者服务器首次使用需要在信任提示里确认。退出当前会话重进用claude mcp list复核项目级.mcp.json还要确认你启动 Claude Code 的目录就是这个仓库根目录。第四类能调用但输入 Token 一路飙升。这往往是 MCP 返回值过大导致的。把工具输出从“整段论文文本”改成“落盘 返回文件路径 摘要”让上下文只承载结论明细留在artifacts目录里。改完之后再跑一次第 5 节的脚本对比同一会话的input_tokens变化效果非常直观。第五类日志里找不到工具调用名。先确认服务器名拼写mcp__paper2agent__里的服务器名必须与.mcp.json中的键完全一致大小写不同就会漏统计。7. CC Switch 三件套多篇论文、多套 Key 的切换如果你同时跟进多篇论文每个课题一套凭据、一套模型配置手工改settings.json很容易串味。CC Switch 这类切换器的作用就是把这些组合固化成 profile一键切换。它管理的“三件套”是供应商地址、密钥、模型映射。三者必须同进同退只切其中一个就会出现出口和 Key 不匹配的报错。一份 profile 配置形如字段以你本地的切换器版本为准{ providers: [ { name: taotoken-paper2agent, type: claude, settingsConfig: { env: { ANTHROPIC_BASE_URL: https://taotoken.net/api, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: YOUR_API_KEY, ANTHROPIC_MODEL: 模型 ID, ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL: 轻量模型 ID } } } ] }切换时有两条纪律切换后必须新开 Claude Code 会话旧会话仍持有启动时读到的出口配置继续跑就会污染账目每个课题用独立的 Key或者至少在 Key 命名上能区分课题这样在控制台看用量时能直接对上第 5 节脚本输出的会话明细。Key 与 profile 的创建入口都在控制台https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpaper2agent_ccswitch 。建议先建 Key再写 profile顺序反了容易填错。8. 用 Codex 跑同一份论文仓库config.toml 是另一套同一篇论文团队里可能有人用 Claude Code有人用 Codex有人两个都用。这里必须把配置体系分清楚ANTHROPIC_*系列只属于 Claude Code不要写进 Codex 的配置Codex 走config.toml是独立的供应商定义方式。# ~/.codex/config.toml model 模型 ID model_provider taotoken [model_providers.taotoken] name TaoToken base_url https://taotoken.net/api/v1 env_key TAOTOKEN_API_KEY wire_api chat [profiles.paper2agent] model 模型 ID model_provider taotoken [mcp_servers.paper2agent] command /absolute/path/to/venv/bin/python args [-m, paper2agent_server_module]配套导出环境变量export TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY注意base_url这里带/v1是为了对齐 OpenAI 兼容风格的路径而 Claude Code 的ANTHROPIC_BASE_URL用https://taotoken.net/api不带/v1。把两套地址互相抄是新手最常见的 404 来源。字段名以你本地 Codex 版本为准配置后先用一次最简提问验证通路再挂 MCP 服务器。另外Codex 侧的 MCP 调用不会写进 Claude Code 的 jsonl 日志。如果你需要跨工具的统一账目就让两边的 MCP 服务器都只暴露同一套本地产物目录再各自统计最后按会话时间窗口合并。9. 把方法调用和数据访问隔开会话追踪最怕的不是 Token 多而是“不知道哪一步动了生产数据”。因此在 Paper2Agent 这条链路上建议固定一条边界MCP 服务器只读本地文件例如artifacts/下的 csv、parquet、json数据库查询、数据导出由你在本地终端手动执行命令和结果都留在自己的 shell 历史里服务器不接收连接串也不需要任何数据库凭据论文方法的输入输出都落盘返回给模型的只是文件路径和摘要。一个典型的工作流是本地把数据导出成文件Paper2Agent 的 MCP 工具读取该文件并返回路径Claude Code 在会话里根据路径继续推理。这样即使某次调用出错你也能从产物目录和会话日志两头对上而不必去翻有没有人误触了线上库。10. 一次可复现的完整流程把上面的步骤压成一张清单照着做一遍你就能拿到本文承诺的三样产出。在 TaoToken 控制台创建 Key记下 Base URLhttps://taotoken.net/api写~/.claude/settings.json把ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、模型映射三件套填好用/status确认出口已切换关掉旧终端重开一次按论文仓库说明准备 Paper2Agent 的 MCP 服务器确认入口可独立运行用claude mcp add或.mcp.json注册服务器claude mcp list确认已连接新开一个会话用自然语言让 Claude Code 调用一次论文方法记下会话 ID跑第 5 节的脚本产出按会话聚合的 Token 明细和 MCP 调用次数对比第 6 节的排查清单确认input_tokens没有异常膨胀把 csv 明细和会话 ID 一起归档作为这次复现实验的账目凭证。做完这九步你手里就有了一份完整证据链会话日志证明模型走了哪个出口MCP 调用记录证明方法被真正触发过Token 汇总证明这次复现的成本结构。换一篇论文把第 4 到第 7 步重跑一遍即可出口和三件套不用再动。11. 从账目回到成本下一步怎么走当你能把 Token 按会话拆开看之后优化方向会变得非常具体是 MCP 返回值太长导致输入膨胀还是论文方法本身需要多轮迭代还是一轮里塞了太多无关上下文。三种问题对应三种改法而不是笼统地“少用一点”。如果你还没接入建议按这个顺序走一遍先在模型对话页把一次论文方法调用跑通确认输出符合预期https://taotoken.net/models/detail/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpaper2agent_session_ledger再根据调用频率选择计费方式多篇论文并行推进的场景可以看 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpaper2agent_session_ledger然后创建属于这个课题的 Key便于后续对账https://taotoken.net/console/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpaper2agent_session_ledger最后对照 Claude Code 的完整配置说明把settings.json、MCP 作用域和常见报错再过一遍https://taotoken.net/doc/ClaudeCodeAnthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentpaper2agent_session_ledger需要再次确认的两个固定值Base URL 是https://taotoken.net/apiKey 占位符是YOUR_API_KEY。把这两个值填对把 MCP 服务器跑在本地把汇总脚本留在自己的机器上Paper2Agent 的每一次方法调用就都会落在你能看见、能复算的会话账本里。