別管MCP這些老登，返祖CLI，才是新時(shí)代？

文：董指導(dǎo)

圖：豆包AI

AI技術(shù)圈，居然開始“返祖”了。

3月17號，我去參加釘釘“悟空”的發(fā)布會(huì)，CEO無招在現(xiàn)場宣布，產(chǎn)品全面完成了CLI化改造。也就是命令行界面。

當(dāng)時(shí)我覺得還好，因?yàn)閳D形界面GUI本來就是給人類設(shè)計(jì)的，Agent用工具的話，還是直接代碼溝通更高效。

十來天后，28號，飛書也宣布CLI化改造、開源。30號，企業(yè)微信CLI正式開源。

再一查，互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布CLI版本的產(chǎn)品還挺多的。而且，在圈內(nèi)還形成了激烈的爭論：MCP已死？CLI取代之？

我就非常納悶，去年都還在熱烈討論MCP，怎么現(xiàn)在MCP開發(fā)者就變成“老登”了？

01

MCP 是 Anthropic 去年力推的標(biāo)準(zhǔn)，初衷是讓智能體通過標(biāo)準(zhǔn)化接口與任何工具對話。格局很大，但是在實(shí)際操作中，遭遇了一個(gè)巨大的尷尬——“上下文通脹”。

海外有個(gè)測評，Scalekit用同樣的模型、同樣的任務(wù)、同樣的提示詞，但是用不同的接口方式：CLI、MCP。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同接口的token消耗量差異很大。比如，在最簡單的任務(wù)“獲取倉庫語言”上，MCP的token消耗量是CLI的32倍。

我查了下，差異原因是，對于簡單的任務(wù)，Agent只需要一個(gè)工具能搞定，但是MCP會(huì)每次都注入全部工具（工具定義、參數(shù)描述、認(rèn)證流程、狀態(tài)管理等）。

類似于，你去點(diǎn)餐，你只需要說自己要什么就好了；但是MCP相當(dāng)于你要把所有菜品的名字、價(jià)格、食材都念一遍，然后再說要哪個(gè)。

在這個(gè)token就是金錢的時(shí)代，MCP大而全地如此燒錢，開發(fā)者肯定不樂意。

相比之下，構(gòu)建小型、專注的CLI工具，使其能夠很好地完成某一項(xiàng)任務(wù)，然后讓智能體把工具組合起來，會(huì)更高效、便捷、省錢。

于是，便有了MCP已死、CLI當(dāng)立的討論。

02

也不是所有人都認(rèn)同CLI取代MCP的觀點(diǎn)。本質(zhì)上，都是在給大模型輸入上下文。只是，不同場景下，需要的上下文長度不同。

CLI模式最顯著取代的，是智能體通過讀取屏幕來進(jìn)行操作的方式。

也有海外開發(fā)者呼吁，CLI的方式，安全性、權(quán)限管理是個(gè)隱患。而如果要解決安全問題，就要打一系列補(bǔ)丁，這其實(shí)就是重新發(fā)明了MCP。

于是，大家越來越認(rèn)同的思路是，根據(jù)場景來選擇。

如果你的產(chǎn)品是給智能體用的；對內(nèi)、或?yàn)樽约悍?wù)的，也就是不需要權(quán)限管理（就像釘釘、飛書，主要是面向企業(yè)內(nèi)部，權(quán)限已經(jīng)提前規(guī)劃好了），那么，CLI就是最好的方式。

如果智能體是對外服務(wù)的，需要精細(xì)的權(quán)限管理，MCP則比較適合。

這些差異，對于普通用戶而言，幾乎是無感的。不過，確實(shí)也反映了AI創(chuàng)業(yè)的艱辛。

就像當(dāng)下的世界，一邊是興奮的AI探索；一邊是炮火連天的戰(zhàn)爭。非常割裂。

AI創(chuàng)業(yè)也如此。一邊需要努力探索用戶尚不明確的需求，一邊卻不得不時(shí)刻面對技術(shù)路徑的選擇，稍有不測、可能就是被淘汰。

先是 “大模型吞噬一切”的分歧，不少AI工具創(chuàng)業(yè)者，剛興奮沒多久，就發(fā)現(xiàn)大模型已經(jīng)內(nèi)化為自身的能力了。

現(xiàn)在又到了CLI和MCP之分。不過，整體而言，這次變化，應(yīng)該更有利于中小開發(fā)者。大廠紛紛將產(chǎn)品CLI開源，也意味著智能體的生態(tài)更開放了。

這也讓我想到一個(gè)觀點(diǎn)：在未收斂的環(huán)境下，不用急著做選擇，而是要先把核心能力原子化。這個(gè)工作，任何時(shí)候都不白做。

對于開發(fā)者如此，對于大廠如此。

對于普通人，在AI時(shí)代，可能也是如此。

要學(xué)會(huì)拆分工作，看看哪些部分是“搬運(yùn)和轉(zhuǎn)換”（UI 層），哪些部分是“判斷與決策”（內(nèi)核層）。機(jī)械、重復(fù)的搬運(yùn)事情，交給AI。把專業(yè)經(jīng)驗(yàn)拆解成“原子化”的技能，或工作流。

這可能比在當(dāng)前尚未收斂的階段，焦慮地學(xué)習(xí)AI工具，更具備優(yōu)先級。

---全文完，歡迎交流

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