私は東京のとある AI スタートアップ R 社でプラットフォームエンジニアをしています。私たちのチームでは、リサーチャー・コーダー・レビュアーの 3 役割を自律エージェントで分担させる DeerFlow 風のワークフローを Cline と MCP（Model Context Protocol）で運用しています。先日、この基盤を HolySheep ゲートウェイ経由に刷新した結果、レスポンス遅延を 420ms から 180ms へ、月額 API コストを 4,200ドル から 680ドル へ圧縮できました。本記事では、その設計と判断材料、そして現場で実際に動いているコード片を共有します。
1. ケーススタディ: 東京の AI スタートアップ R 社
1.1 業務背景
R 社では、社内の MCP サーバー（社内 Wiki / チケット / コード検索 / Sentry）からツールを注入し、Cline を VSCode 経由でエンジニアに配布しています。ピーク時には 30 ワーカー以上が同時に外部 LLM API を呼び出すため、ゲートウェイ層でのレート制御と課金可視化が事業の生命線でした。マルチエージェントの分業は高速ですが、その