MCP“凉了”？Claude Code 团队给出相反答案

MCP 遇到一种尴尬。

Coding Agent 用户偏爱 CLI。git、gh、docker、ffmpeg 拥有成熟命令。Agent 读帮助文档，拼管道，筛字段。MCP 服务增加 Schema、进程和 Token 成本。

一张厂商更新列表呈现另一幅图景：Gemini CLI、Claude Code、OpenAI Agents SDK 和 MCP SDK 的 MCP 更新密集。

社区体感与厂商投入形成反差。

Claude Code 团队成员 Thariq 给出一个相反判断：多数集成选择 MCP 优于 CLI。他给出的理由有三项：模型工具调用能力提升，工具定义支持延迟加载，MCP 协议完成无状态化。

矛盾来自场景混用。

CLI 擅长本地执行。MCP 擅长远程连接、身份和治理。两者服务于 Agent 工具链的不同层级。

CLI 的终端优势

CLI 是程序员几十年积累的工具接口。

它有三个明显优势。

命令组合成本低。管道、重定向、退出码和标准输入输出形成一套稳定语法。Agent 组成一条管道：gh issue list 的结果交给 jq，筛选结果进入下一条命令。

成熟 CLI 支持字段选择。--json、--query、--format 让数据裁剪停留于进程边界，模型接收的 Token 数下降。

本地凭证与环境现成可用。操作系统管理 Git 凭证、Docker Socket、SSH 配置和文件权限。Agent 复用现成能力，额外服务层缺少收益。

Git、Docker、Kubernetes、媒体处理和代码搜索属于 CLI 优势区。调用频率高、数据靠近本机、命令接口成熟，这组特征支持 CLI。

CLI 与 MCP 的选择地图：本地执行偏向 CLI，身份与治理偏向 MCP

这类任务带来合理的“MCP 笨重”体感。

问题是结论外推。Figma 画布、Sentry 事件、Stripe 账户、Notion 工作区和 Linear 项目具有丰富对象模型。云端 Agent 的典型运行环境缺少 Shell。CLI 的优势条件消失，MCP 的价值出现。

三项变化重写 MCP 成本

Thariq 的判断有技术依据。MCP 的技术条件发生变化。

MCP 的三项结构变化：模型、上下文与协议

模型理解工具的能力提高

早期模型面对几十个工具 Schema，常见问题是选错工具、填错参数和遗漏必填字段。CLI 提供自由文本接口，Shell 经验帮助模型完成任务。

新模型的结构化调用能力提高。复杂 Schema 的代价下降。MCP 工具由“模型负担”变成“模型可理解的对象”。

坏 Schema 的问题保留。好 Schema 的收益提高。

工具定义退出初始上下文

旧 MCP 客户端的初始提示包含全部工具定义。十个服务器、上百个工具挤占大量 Token，工具选择受到干扰。

Anthropic 的 Tool Search Tool 改变了这项成本。defer_loading: true 是工具延迟加载标记。搜索工具构成模型初始上下文的工具部分，任务触发具体工具加载。

Anthropic 的内部测试给出两组结果：工具定义 Token 使用量下降 85%；Opus 4 的 MCP 评测准确率原值 49%，新值 74%；Opus 4.5 原值 79.5%，新值 88.1%。这些数字来自 Anthropic 测试，外部复现实验处于空白状态。

延迟加载拆分“工具总数”与“单次上下文成本”。大型工具目录获得实用性。

MCP 变成无状态 HTTP 协议

MCP 2026-07-28 规范移除协议层会话、初始化握手和 Mcp-Session-Id。每个请求带有完整信息，任意服务器实例处理请求。

这个枯燥变化决定 MCP 的企业基础设施资格。

无状态请求进入普通负载均衡器。Mcp-Method 与 Mcp-Name 请求头支持网关路由、授权和限流。工具列表带有缓存提示。W3C Trace Context 支持跨服务追踪。

MCP 接近标准 Web 工作负载。企业团队熟悉的扩容、审计、网关和可观测性体系获得复用。

MCP 的核心价值是身份

CLI 的认证依赖本机环境。这个模式适合个人电脑，企业云端 Agent 面临另一组问题。

谁发起调用？

调用代表哪个用户？

工具拥有什么权限？

删除、付款、发消息对应哪级审批？

操作记录进入哪套审计系统？

身份和治理承载这些问题，命令语法负责其他问题。

MCP 的授权规范支持 OAuth 发现、令牌验证和受保护资源元数据。MCP Apps 支持服务器级授权与工具级授权。公开工具保持开放，敏感工具触发授权流程。

Sentry、Stripe、Notion 和 Linear 这类 SaaS 偏爱账户授权。企业服务器托管 MCP。用户身份、权限范围、审计日志与撤销机制归入一套体系。客户端的长期 API Key 数量下降。

跨客户端复用构成 MCP 的另一个优势。Claude、ChatGPT、IDE 和内部 Agent 连接同一服务端。服务端维护工具契约、认证规则和对象模型。

CLI 解决命令执行。MCP 解决身份、权限与能力映射。

好 MCP 与好 CLI 共享克制原则

协议升级与单个 MCP 服务质量属于两个问题。

工具设计决定真实成本。

一个工具返回整张对象树，模型支付无用 Token。一个查询工具缺少字段筛选，固定 JSON 结构放大输出。一个服务器暴露几十个粒度相近的工具，模型承担路由压力。

Thariq 给出具体建议：组合与过滤成为 MCP 参数，参数例子是 query。服务端完成筛选，客户端接收任务所需数据。

优秀 MCP 工具具有几项特征：参数明确、返回可裁剪、副作用清楚、错误可机器读取、调用结果带有凭据。优秀 CLI 具有相同设计原则。

MCP 问题的常见根源是产品团队暴露内部 API 原始结构。Agent 任务对象与后台数据库结构属于两套抽象。

选择标准超出 MCP 与 CLI 二选一

选择标准有四个。

运行位置决定第一层选择。Agent 与工具共享本机环境，CLI 成本占优。云端 Agent 偏向远程 MCP。

对象复杂度决定接口形态。文件、进程和文本流适合 CLI。画布、事件、账户和工作区适合 MCP 的结构化工具。

身份模型决定连接方式。个人凭证适合 CLI。OAuth、组织权限与代理身份适合 MCP。

治理要求决定部署层级。个人任务重视速度。企业任务重视审批、审计、限流和撤销，MCP 网关承担这些责任。

这个框架给出一个简单结论：本地高频任务选择 CLI；远程账户型服务选择 MCP；复杂流程采用混合模式。

混合模式具备主流潜力。Skill 负责流程知识，CLI 负责本地执行，MCP 负责远程能力。Agent 负责调度三者。

MCP 的角色迁移

模型函数包装层场景偏爱 CLI，它的成本占优。

企业眼中的 MCP 是“Agent 连接层”。curl 是原比较对象，新比较对象是 API Gateway、OAuth 客户端、权限系统和审计管道的总和。

这解释了社区使用感与厂商投入的反差。

个人开发者看见的是一次命令调用。平台厂商看见的是跨客户端、跨账户和跨组织的连接市场。

MCP 与 CLI 的战争问错了问题。

正确问题是能力归属：本地执行，或远程连接与治理。

能力归属决定工具选择，选择结果简单。