В яндексе я делаю одну CLIшку, которая помогает собирать BDUI фреймворк. Была проблема долгого старта. Чтобы запустить сложную микросервесную архитектуру, нужно было множество приседаний. Разрабу приходилось тратить пару дней на понимание что где зачем скачать, подключить и запустить.
Можно было ограничиться скиллом. Но гайд антропиков предлагает выносить весь детерминированный код в скрипты, а не скиллы. А если у вас много скриптов, то это должна быть CLIшка, которая управляет стейтами.
Да и агент и модели сам по себе мало что умеют в мире, где наши данные разбросаны по десяткам приложений и сервисов. Каждый вызов таких инструкций будет с рандомным результатом.
На заре агентских технологий MCP придумали для удобного взаимодействия. Это универсальный переходник между агентом и внешними системами. Но после поняли что это неэффективно и неудобно. Да и жрет много токенов из-за возрата модели промежуточного результата. Вместо этого агент с терминалом может вызвать давно существующий CLI.
В одном из бенчмарков CLI использовал в 1,3–80 раз меньше токенов, чем MCP.
В другом тесте сравнили одну и ту же Microsoft Graph-обвязку, у которой были и CLI-, и MCP-интерфейсы. CLI со скиллом оказался на 38% дешевле, а MCP — примерно на 9% быстрее.
CLI побеждает не потому, что терминал магический. Он побеждает потому, что дает агенту программируемый слой между внешней системой и моделью.
Полезные ссылки:
• https://github.com/scalekit-inc/mcp-vs-cli-benchmark
• https://www.anthropic.com/engineering/advanced-tool-use
• https://afrozeamjad.com/writing/mcp-vs-cli-token-benchmark/