📋 MCPとは何か（前提）
MCP（Model Context Protocol）はAIエージェントが外部ツールと通信するための標準プロトコル。AnthropicがClaude向けに設計し、広く採用されつつある。MCPサーバーを立てて、LLMがそのAPIを通じてツールを呼ぶ仕組み。
🤔 著者の主張
「LLMはコマンドラインツールを使うのが得意だ」——著者はこの一点から出発する。既存のCLIがあるなら、わざわざMCPでラップする必要はない。
✅ CLIの優位点
- デバッグが人間と同じコマンドで可能
- パイプ・リダイレクトで組み合わせ自在
- 既存ツールの流用がそのままできる
- プロトコルログを見る手間がない
⚠️ MCPの問題点
- 専用サーバーを立てる必要
- デバッグにプロトコルログが必要
- 大量データがコンテキストに流れ込む
- 追加の複雑性レイヤー
🔍 具体例: Terraform分析
インフラ変更の分析をAIに任せる場合、著者は次のCLIアプローチを推す:
terraform show -json plan.out | jq
これを標準入力でLLMに渡せば、MCPを使わずに同じ結果が得られる。既存ツールの組み合わせで十分強力だという。
💬 HNコメントの反応
310ptsと206コメントで活発に議論。反論として「MCPはストリーミングが得意」「型安全なツール定義ができる」「セキュリティ境界が明確」等があった。一方でCLI派も多く、特にシェルスクリプトとの親和性を評価する声が多い。