AI agent 里，MCP 是不是完全要被 CLI 替代了？

现在是 2026 年 4 月了，其实大模型现在更倾向于 skill 和 CLI 了，MCP 越少越少了。

当然 skill 我就不多说了，更有意义的对比是 CLI 和 MCP 。就像越来越多的人抛弃白米饭，转向电纸书。

目前来看，mcp 仍然还有优点，但是 CLI 起码在现在这个 token 仍然很昂贵的时代，绝对是领先于 CLI 的。除非 token 比自来水还便宜，到时候 MCP 绝对比全方位 cli 强！

以前 MCP 领先，是因为大模型生成的 bash 命令还很粗糙，根本不敢用，现在大模型智商堪比十个爱因斯坦，生成的 bash 只要做好 沙箱，以及避免 rm 等，基本可用，那 MCP 的应用场景少很多了。MCP 因为是活人打磨的，所以准确率很高。但是费 token。

MCP出现的时候，模型仍处于“GPT-4o时期”，不存在推理能力，第一个推理能力，是东方的 deepseek r1。所以.... 那个时候，你想让 AI 对外交互，得活人打磨。现在时代变了，以前好用的东西没那么好用了。mcp 本来就只是早期探索中的产物...

首先 MCP 确实它诞生的时间还没那么久，一个被全球人反复打磨了考验了几十年从 CLI ，绝对还是没那么落后的。

命令行界面的英文是 Command Line Interface，简称 CLI。（bash, cmd, powershell, terminal都算cli）。常用的 CLI 工具和命令有，转化视频格式：FFmpeg，调整图片尺寸：ImageMagick，搜索文件 grep ....

这些功能，对于的 MCP 也有，大模型可以思考，调用各种工具，也能达到查找、调整。大模型是一个中介。

只要是 CLI 能完成的，MCP 也都能完成，但为什么 CLI 比 MCP 还有优势呢？

今年 2026 年 3 月，大名鼎鼎的 Perplexity 都宣布，全面放弃 MCP 了！还有 YC 这个硅谷教父，也宣布不使用 MCP 了。实际上，确实是 MCP 实在经不起考验。因此 MCP 没有前途，为什么呢？

MCP 很费 token

你调用 MCP 服务器，你的 agent 通常是会一口气将所有 的 MCP 元信息全吞下的。尤其是 MCP 里的 list_issues ，仅仅是 GitHub MCP Server 里的 list_issues ，就有 1.5w 个 token！！！

按照 claude opus 5.6 的定价，$25 输入，就 6 毛钱了... 如果你挂载着七八个，那钱包根本不够花！

然后 claude 公司，未来解决 MCP ，就发明的 skill 。

当然，如果说完成任务来看，CLI 其实更擅长。只需要在 JSON 里写好 cli 代码就 OK 了，几乎没几个字符。

其实大部分情况下，只要 cli 工具够用，一行 cli 能干 MCP 需要很多 token 才能完成的事儿。

效率

当然，如果你钱真的很多的话，那效率，执行时间的差别上 ，cli 可吊打 MCP 。

我去年，有遇到过有这样一个场景：「 从 100 个日志文件中找出包含“Critical Error”的行，统计出现次数，并将这些坏掉的日志压缩打包发送到远程服务器 」。

如果是 MCP ，你看：

第一步，调用 list_directory MCP ，然后让 MCP 返回 100 个文件名的 JSON 。

第二步，一个一个阅读，让大模型发起 100 次 read_file 请求。

第三步，让大模型自己数，发现错误。

第四步，调用 compress_files 工具、upload_to_s3 ...

反正每一轮都得有少则几秒的言辞，最终不仅 token 特别特别多，而且还会出现长上下文幻觉，最后花费很多很多时间才能给你完成个大概。

但是 CLI 就简单了，看下面的 bash 命令：

grep -r "Critical Error" ./logs | wc -l 
&& tar -czf error_logs.tar.gz ./logs/*.log 
&& scp error_logs.tar.gz admin@backup:/archive/

非常简单！很菜的大模型，都能给你一个这样的命令。

一口气搞定！不再需要大模型参与了，全部本地运行！干净卫生。

MCP 呢？

其实，MCP 未来应该还会活着。

毕竟好不容易建立的全球工业协议标准，而且也确实有很小众的优势。

但也注定会很小众。

因为 CLI 它毕竟是利器，它的能力强大，但是破坏力也强大。如果你命令行里有些东西写错了，或者导致一些敏感操作，比如删除，尤其是处理文件名，单引号和双引号一直都是 cli 的难题（JSON 就处理的非常好，因此导致 MCP 也可以处理的很好）。一旦出错，都会发生或大或小的事故。

但是 MCP 由于是靠模型思考，和简单的内置的 bash 等等工具，间接使用，因此可控性好多了。安全性也好多了。

相对于陌生人协作、金融政务、数据库等严谨的领域，完全放任 CLI 是不行的，MCP 会好一点。就是大模型拼接口浪费的 token 比命令行多几倍都不止...

当然，MCP 可以调用网站的服务，其实某些场景挺有优势的。而 CLI 方面，通用的 bash 命令绝对是碾压式优势，如果是自己的比较小众的 cli 工具，并不比 MCP 强很多。因为定制非通用的 cli 命令你是必须在提示词向大模型说明格式和参数介绍的，并不会比 mcp 更省。

CLI 要权限，且要求模型非常智能才能确保返回数据和格式准确。以前 glm4 时代，MCP 肯定是王者，就算我的系统提示词描述很清晰，它还是会有10%的概率生成错误的查询语句，或者生成错误字段。