TL;DR
search_local_jobs("AI") 回傳 1,033 筆職缺，含 description 共 1,082,675 字元，超出 MCP token 上限。結果被存成檔案，Claude 連續三次因格式誤解而解析失敗，才在第五次拿到正確答案。根本解法：預設不回傳 description，改成摘要欄位 + 分頁。
情境
offernow 是一個本地職缺搜尋工具，透過 MCP server 讓 Claude 直接查詢本地 JSON 資料。有天問了一句「幫我查有多少 AI 職缺」，然後事情就開始不對了。
問題
Error: result (1,082,675 characters) exceeds maximum allowed tokens.
Output has been saved to /Users/.../.claude/tool-results/mcp-offernow-search_local_jobs-xxx.txt結果被存成檔案，Claude 得自己去讀。檔案格式是 MCP 的 tool-result 格式：1,033 個 {type, text} 物件的陣列，每個 text 是一筆 job 的 JSON 字串。
嘗試過程
第一次：假設 text 是一個 jobs 陣列，只解析第一個 item：
jobs = json.loads(item['text']) # 得到單一 job (dict，21 個欄位)
for job in jobs: # 迭代 dict = 拿到 key 字串
src = job.get('source') # AttributeError: 'str' has no .get()印出 Total AI jobs found: 21 就報錯——21 是一筆 job 的欄位數，不是職缺數。
第二次：試著印出第一筆資料，但語法寫錯：
json.dumps[jobs[0], ensure_ascii=False](:200) # SyntaxError第三次：用 list(jobs.keys())[:3] 確認結構，輸出 ['job_id', 'job_name', 'company']——仍然在看單一 job 的欄位，以為找到了資料結構的線索，其實還是錯的。
第四次：終於發現整個 data 是 1,033 個 item，每個 item 的 text 是一筆獨立的 job JSON。
第五次：正確解法：
for item in data:
if item.get('type') == 'text':
job = json.loads(item['text'])
src = job.get('_source', 'unknown')
sources[src] = sources.get(src, 0) + 1結果：104 有 647 筆，LinkedIn 有 386 筆，共 1,033 筆。
解法
問題出在 search_local_jobs 把 description 原封不動回傳。這個欄位佔了資料量的大宗，1,033 筆一起回傳就爆了。
修改後的 tool：
@mcp.tool()
def search_local_jobs(
keyword: str,
source: str = "all",
limit: int = 50,
offset: int = 0,
include_description: bool = False,
) -> dict:
EXCLUDE_FIELDS = {"description", "address"}
# ... 搜尋邏輯不變 ...
page = matched[offset: offset + limit] if limit > 0 else matched[offset:]
if not include_description:
page = [{k: v for k, v in job.items() if k not in EXCLUDE_FIELDS} for job in page]
return {
"total": total,
"by_source": by_source,
"offset": offset,
"limit": limit,
"count": len(page),
"results": page,
}現在「有多少 AI 職缺」直接從 total 和 by_source 拿答案，不需要任何 workaround。
為什麼會這樣
兩層問題疊加：
- Tool 設計：搜尋工具回傳完整 job 物件，包含長達數千字的
description。搜尋場景根本不需要描述全文。 - 錯誤格式假設：MCP 超出 token 上限時，會把每個 content item 分開儲存成陣列。Claude 第一次看到這個格式，連續三次假設「text 是 jobs 陣列」而非「每個 item 是一個 job」。
學到的事
搜尋 API 回傳摘要欄位就夠了，description 留給 detail endpoint。