MCP vs CLI

Останній місяць багато розмов на цю тему. Здавалося б, стандарт - підключай сервіси до AI-агентів та й все, але виявилось багацько проблем.

📍 MCP-сервери можуть з’їдати до великий відсоток вашого контекстного вікна просто за описи інструментів (фактично JSON-схеми). В той час як CLI мінімум вдвічі дешевший

📍 Надійність: CLI це бінарник котрий робить один прямий виклик, а MCP завжди має сервер, який може стати додатковою точкою відмови

📍 Виявилось, що LLM натреновані на купі даних у відкритих джерелах, де CLI команди писали мільйон разів, в документаціях, прикладах, readme і т.д. і що наші моделі можуть просто знати, як працювати з конктетною тулзою

🎥 Закинув відео, де розібрав як воно працює під капотом, чому MCP програє в ціні, але де він все ще залишається незамінним в певних ситуаціях. Переходьте, дивіться, буду вдячний за фідбек 🙂

https://www.youtube.com/watch?v=9Tu8usEv8EU

#ai #mcp #cli #claudecode #perplexity #engineering