OpenAI 的 Codex 发布了 0.142.2 版本，其中有一项变化对重度使用 MCP 的人特别值得关注：MCP 工具现在默认启用工具搜索（tool search），在支持的前提下改善工具发现，同时保留对旧模型和旧 provider 的兼容。 要理解这项变化的意义，得先理解 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议，一套让 agent 接入外部工具和数据源的标准）规模化后的痛点。当你给一个 agent 接上几十甚至上百个 MCP 工具时，传统做法是把所有工具的完整定义（名字、参数 schema、描述）一次性全塞进模型上下文。这有两个直接代价：一是贵——每个工具定义都占 token，工具越多，每次请求的固定开销越大；二是稀释注意力——一大堆工具定义会挤占上下文、干扰模型对真正相关工具的判断。 工具搜索（tool search）正是冲着这个痛点来的：不再预先把所有工具定义都塞进上下文，而是让模型按需搜索、按查询匹配出当下真正需要的少数工具，再加载它们的完整 schema。这样上下文里只保留工具的名字索引，完整定义延迟到需要时才取——既省 token，又让模型的注意力集中在相关工具上。把这设为默认，说明随着 MCP 生态膨胀，按需发现工具已经从'优化项'变成了'规模化的必要前提'。值得留意的是它保留了对旧模型和旧 provider 的兼容，意味着这是渐进式的默认切换，而非一刀切的破坏性变更。 版本里另一项实用改进是网络相关的：macOS 上的认证客户端在开启 respect_system_proxy 之后，可以遵循系统代理、PAC（Proxy Auto-Config，代理自动配置脚本）和 WPAD（Web Proxy Auto-Discovery，代理自动发现协议）设置。这对在企业网络环境下工作的人很关键——很多公司通过系统级代理和 PAC/WPAD 来统一管理出网流量，认证客户端如果不遵循这些设置，就会在企业代理后面连不上或认证失败。这一项扫除的正是这类企业部署的网络障碍。 为什么这次更新值得放进视野：它不是花哨的新功能，而是两个针对真实使用瓶颈的务实改善。工具搜索默认化反映了整个 agent 工具生态从'少量工具'走向'海量工具'后的必然演进；系统代理支持则是 agent 工具走进企业环境必须迈过的合规门槛。两者都指向同一个方向——coding agent 正在从个人玩具变成需要认真对待规模化和企业部署的基础设施。 局限要标注：工具搜索的实际效果取决于工具描述写得好不好、搜索匹配准不准，工具过多时仍可能漏掉相关工具；它对'支持的'模型和 provider 才生效，旧栈走的还是老路径。这些是版本说明里的功能描述，具体体验需要在自己的工具集上实测。