ある金曜日の午後、私のMCPサーバーが突然エラーを吐き始めました。

openai.APIConnectionError: Connection error.
HTTPSConnectionPool(host='mcp.internal.example.com', port=443): Read timed out.
Request was aborted after 30000ms.

さらに別の環境では、認証情報を差し替えた直後にこうなりました。

openai.AuthenticationError: Error code: 401
{'error': {'message': 'Incorrect API key provided: hs-****cHeq.',
'type': 'invalid_request_error', 'code': 'invalid_api_key'}}

これは私が HolySheep に乗り換えるきっかけになった実体験です。本記事では、AnthropicのModel Context Protocol (MCP) サーバー上で Claude Opus 4.7 と GPT-6 を実運用した際のレイテンシを、HolySheep ゲートウェイ経由で正面から比較した結果を共有します。

ベンチマーク概要と測定環境

測定は2026年1月、東京リージョン (ap-northeast-1) の VPS 上で実施しました。クライアントは Python 3.11 + httpx、サーバー側は公式MCPリファレンス実装 (mcp-server v0.9.2) を使用。各モデルを 200 リクエスト / 60秒 のレートで10分間叩き、以下を計測しました。