PostHogs MCP-toppliste: Opus 5.5 står for 47 prosent av verktøykallene, Claude Code for 32
fredag 16. oktober · KI-generert · Kilde: PostHog
Regn med at Claude-modeller står for det meste av MCP-trafikken: hos PostHog kom 47,0 prosent av verktøykallene med kjent modell fra claude-opus-5-5 forrige uke.
47,0 prosent av verktøykallene mot PostHogs MCP-server kom fra claude-opus-5-5 i uka før 16. oktober, blant kallene der modellen er kjent. Det viser en ny toppliste PostHog oppdaterer daglig fra egen trafikk. Deretter følger gpt-6 med 11,2 og gpt-6.1-sol med 10,4 prosent. gpt-6.1-sol økte mest, med 4,8 prosentpoeng fra uka før.
Tallene bygger på et triks: serveren legger et llm_model-argument på hvert verktøy, og i 72,6 prosent av kallene fylte agenten det inn selv. Blant agentverktøyene leder Claude Code med 32,4 prosent, foran OpenAI-klienter uten appnavn (18,7), Cursor (8,9), Cowork (7,0) og OpenAI Codex (5,0). 85,8 prosent av agentene logger inn med OAuth, resten med personlig API-nøkkel.
Det mest nyttige for byggere står lenger ned. Feil argumenter er årsaken til 75,2 prosent av kallene som feiler, og alle fem Claude-modellene på topp ti bommer oftere enn hver eneste GPT-modell og Grok.
«Dette indikerer hvor godt en modell klarer å følge MCP-protokollen: oppdagelse av verktøy og validering av argumenter.» — PostHog, på topplisten
Utvalget er én leverandørs server med analyse som kjerne. execute-sql ble brukt av 85,1 prosent av brukerne forrige uke, så tallene sier lite om MCP-servere med helt andre verktøy. PostHog bruker også et ekstra context-argument som spør agenten hvorfor den kaller verktøyet. Agentene svarer i 93 prosent av tilfellene, og SDK-et fjerner feltet før kallet når verktøyet ditt.
Bygger du en MCP-server, er feil argumenter feilen du bør designe for først, og et context-felt gir deg brukerens intensjon nesten gratis.