feat(mcp): add token report script to measure real MCP consumption

scripts/mcp_token_report.py scanne un transcript Claude Code (.jsonl) et mesure
la consommation réelle des appels MCP leadtech en condition d'usage :
- nombre d'appels par tool (get_guidance, validate_plan, validate_patch, ...)
- tokens des résultats MCP injectés dans le contexte
- part dans l'input non caché + totaux session (input/output/cache)

Usage: python3 mcp_token_report.py --project RL799_V2  (dernier transcript du projet)
Validé sur transcript simulé (3 appels = pattern d'une story dev): détection + comptage OK.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

mcp/leadtech_bmad_mcp/scripts/mcp_token_report.py

@@ -0,0 +1,87 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Mesure la consommation tokens des appels MCP leadtech dans un transcript Claude Code.
+
+Usage:
+  python3 mcp_token_report.py <transcript.jsonl>
+  python3 mcp_token_report.py --project RL799_V2   # dernier transcript du projet
+
+Deux niveaux mesurés:
+  - taille des RESULTATS d'outils leadtech (ce que le MCP injecte dans le contexte)
+  - total tokens de session (input/output/cache) pour situer la part MCP
+"""
+import json, sys, glob, os
+from pathlib import Path
+
+LEADTECH_TOOLS = {"get_guidance","validate_plan","validate_patch","emit_checklist",
+                  "propose_capitalization","triage_capitalization","route_to_project_memory"}
+
+def is_leadtech(name: str) -> bool:
+    n = (name or "").lower()
+    return "leadtech" in n or any(t in n for t in LEADTECH_TOOLS)
+
+def approx_tokens(s: str) -> int:
+    return round(len(s) / 4)
+
+def resolve_file(arg: str) -> str:
+    if arg.startswith("--project"):
+        proj = sys.argv[sys.argv.index("--project")+1]
+        base = Path.home()/".claude"/"projects"
+        cands = []
+        for d in base.glob("*"):
+            if proj.replace("_","-").replace("/","-").lower() in d.name.lower():
+                cands += glob.glob(str(d/"*.jsonl"))
+        if not cands: sys.exit(f"Aucun transcript pour projet {proj}")
+        return max(cands, key=os.path.getmtime)
+    return arg
+
+def main():
+    if len(sys.argv) < 2: sys.exit(__doc__)
+    f = resolve_file(sys.argv[1])
+    calls = []            # (name, args_len)
+    results = {}          # tool_use_id -> result_chars
+    id_to_name = {}
+    tot_in = tot_out = tot_cache_r = tot_cache_w = 0
+
+    for line in open(f):
+        try: d = json.loads(line)
+        except: continue
+        msg = d.get("message", {})
+        if not isinstance(msg, dict): continue
+        u = msg.get("usage")
+        if u:
+            tot_in += u.get("input_tokens",0)
+            tot_out += u.get("output_tokens",0)
+            tot_cache_r += u.get("cache_read_input_tokens",0)
+            tot_cache_w += u.get("cache_creation_input_tokens",0)
+        for c in (msg.get("content") or []):
+            if not isinstance(c, dict): continue
+            if c.get("type") == "tool_use" and is_leadtech(c.get("name","")):
+                calls.append((c.get("name"), approx_tokens(json.dumps(c.get("input",{}),ensure_ascii=False))))
+                id_to_name[c.get("id")] = c.get("name")
+            if c.get("type") == "tool_result":
+                rid = c.get("tool_use_id")
+                if rid in id_to_name:
+                    content = c.get("content")
+                    txt = content if isinstance(content,str) else json.dumps(content,ensure_ascii=False)
+                    results[rid] = approx_tokens(txt)
+
+    print(f"# Transcript: {Path(f).name}\n")
+    print(f"Total session  : in={tot_in} out={tot_out} cache_read={tot_cache_r} cache_write={tot_cache_w}")
+    print(f"Appels MCP leadtech : {len(calls)}")
+    if not calls:
+        print("  (aucun appel MCP leadtech dans cette session)")
+        return
+    by_tool = {}
+    for name, _ in calls:
+        by_tool[name] = by_tool.get(name,0)+1
+    res_tokens = sum(results.values())
+    print(f"  par tool: " + ", ".join(f"{k}×{v}" for k,v in by_tool.items()))
+    print(f"  tokens des résultats MCP injectés : ~{res_tokens}")
+    if tot_in:
+        print(f"  part estimée des résultats MCP / input non caché : ~{round(100*res_tokens/max(tot_in,1))}%")
+    print(f"\n  détail résultats par appel:")
+    for rid, name in id_to_name.items():
+        print(f"    {name:<24} ~{results.get(rid,0)} tok")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()