MCP-ն մեռա՞ծ է. Quandri-ի ինժեները պաշտպանում է CLI-ն և skills-ը

Quandri-ի ինժեներական բլոգում հրապարակված հոդվածը պնդում է, որ Model Context Protocol-ը՝ լեզվական մոդելները արտաքին գործիքներին միացնող ստանդարտը, դարձել է սխալ լռելյայն ընտրություն ծրագրավորողների աշխատանքային հոսքերի մեծ մասի համար։ Հեղինակը՝ ընկերության ավագ ծրագրային ինժեներ Քլոե Քիմը, առանձնացնում է երեք խնդիր՝ MCP-ն սպառում է կոնտեքստի պատուհանը, ունի ցածր հուսալիություն և կրկնում է արդեն իսկ օգտագործվող CLI-ներն ու API-ները։

Տեքստը հիմնվում է լայն տարածում ստացած «MCP is dead. Long live the CLI» հոդվածի և Quandri-ի սեփական ստեկում արված չափումների վրա։ Թարմացման մեջ հեղինակը նշում է, որ այդ չափումներից հետո Claude Code-ը ներդրել է Tool Search with Deferred Loading, որը գործիքների սխեմաները բեռնում է ըստ պահանջի և կոնտեքստի օգտագործումը նվազեցնում է ավելի քան 85%-ով։ Առաջին խնդիրը նոր տարբերակներում մեծապես լուծված է, սակայն արտադրողականության, վրիպազերծման և ճարտարապետության փաստարկները դեռ ուժի մեջ են։

77 գործիք և մոտ 21 000 թոքեն

MCP սերվերները միացնում են օգնականներին GitHub-ին, Linear-ին, Notion-ին և Slack-ին։ 2024 թվականի վերջին մեկնարկից հետո արձանագրությունը կոչում են «AI էկոհամակարգի USB-C»։ Ծախսը երևում է կոնտեքստի պատուհանում. չորս միացված սերվերի դեպքում միայն գործիքների նկարագրությունները զբաղեցնում էին Claude-ի 200K պատուհանի 10,5%-ը և կզբաղեցնեին GPT-4o-ի 128K պատուհանի 16,5%-ը։ Թիմը հաշվել է 77 գործիք և մոտ 84 300 նշան՝ մոտավորապես 21 000 թոքեն։ Միայն Linear-ին բաժին է ընկնում 42 նկարագրություն և ավելի քան 12 800 թոքեն, որոնք մշտապես բեռնված են, նույնիսկ եթե օգտագործվում են դրանցից ընդամենը երկուսը։

Հուսալիություն և 65 անգամ տարբերություն

Գործառնական խնդիրների թվում նշվում են ինիցիալիզացիայի սխալները և կրկնվող ավտորիզացիան, դանդաղ պատասխանները յուրաքանչյուր կանչի ժամանակ սերվերի հետ շփվելու պատճառով, սեսիայի կեսին ընկնող գործիքները և ոչ թափանցիկ թույլտվությունները։ Սկզբնական հոդվածի հեղինակը Jira-ի MCP սերվերը համեմատել է նույն ծառայության REST API-ի հետ. կանչի հաշվով՝ երեք անգամ դանդաղ, իսկ ինիցիալիզացիան ներառյալ առաջին կանչում՝ 9,4 անգամ։ Մեկ Linear խնդիր որոնելու համար MCP ուղին ծախսում է մոտ 65 անգամ ավելի թոքեն, քան CLI-ն։

Ինչ օգտագործել փոխարենը

Առաջարկվող հերթականությունը՝ սկզբում CLI, ապա API, հետո փաստաթղթեր. մոդելներն արդեն սովորել են man էջերից ու ֆորումների պատասխաններից, իսկ հրամանները հեշտությամբ համադրվում են pipe-երի, grep-ի և jq-ի հետ։ Կրկնվող աշխատանքային հոսքերի համար skills մոտեցումը հրահանգները բեռնում է միայն կանչի պահին՝ տասնյակ սխեմաներ մշտապես կրելու փոխարեն։

MCP-ն ամբողջությամբ չի մերժվում. այն դեռ տեղին է, երբ ծառայությունը CLI չունի, երբ օգտվողները տերմինալ չեն օգտագործում, և իրական ժամանակի երկկողմ հաղորդակցության դեպքում։ Տվյալների բազաներում պատասխանը կախված է համատեքստից. տեղական կամ անձնական բազաների համար skills-ն ու CLI-ն ավելի թեթև են, իսկ արտադրական և թիմային բազաների համար նախընտրելի է MCP-ն, որի սերվերները կարող են պարտադրել միայն ընթերցման ռեժիմ և պահել հաշվի տվյալները prompt-ից դուրս։

Quandri-ում երեք մոտեցումներն էլ օգտագործվում են միասին։ Հեղինակի խոսքով՝ MCP սերվերները գոյություն ունեցող CLI-ները փաթաթող skills-երով փոխարինելը ազատել է մոտ 21 000 թոքեն կոնտեքստ և վերացրել ինիցիալիզացիայի սխալները առօրյա աշխատանքից։