MCP已死,CLI当立!Perplexity首先放弃使用MCP,全网赞成

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
MCP已死,CLI当立!Perplexity首先放弃使用MCP,全网赞成
7243点击    2026-03-13 17:28

OpenClaw 已经爆火了好一阵子了。


大部分感兴趣的用户都已经尝试过「养龙虾」的操作,也有一部分人已经寻求彻底卸载,斩断与AI的孽缘。


这阵风有隐隐消退的趋势。但使用过 OpenClaw 的朋友们有没有发现,OpenClaw 不支持 MCP 协议


模型上下文协议(Model Context Protocol,简称 MCP),在2024 年 11 月由 Anthropic 推出。推出后,MCP 在开发者和 AI 社区中迅速获得了广泛关注,被视为大模型通信和交互的标准协议。


但时间仅过了一年多,MCP 似乎已经销声匿迹了,就连 MCP 协议的「一周年纪念日」却在一片寂静中度过。从发布以来,MCP 的「builder 多于 user」、「旧瓶装新酒」的质疑始终存在。


而现在,MCP 似乎正在走向消亡。昨天,Perplexity 的联合创始人和 CTO Denis Yarats 在其公司内部表示,他们正在放弃 MCP,转而使用 API 和 CLI


MCP已死,CLI当立!Perplexity首先放弃使用MCP,全网赞成


讽刺的是,这似乎是近期 MCP 声量最高的事件,引发了网友们的讨论。


MCP已死,CLI当立!Perplexity首先放弃使用MCP,全网赞成


MCP已死,CLI当立!Perplexity首先放弃使用MCP,全网赞成


MCP已死,CLI当立!Perplexity首先放弃使用MCP,全网赞成


网友们的想法都挺一致的,尤其是 Skills 逐渐占据了智能体应用的主场后,MCP 似乎早就应该消失了。


除了 Perplexity 以外,曾经对 MCP 集成的全面支持,甚至实现了 OAuth 和动态客户端注册的 AI 聊天工具 Duetchat ,在 v2 版本中,也彻底删除了 MCP 集成的功能。


就连 Y Combinator 总裁兼 CEO Garry Tan 也直言不讳:MCP sucks!


MCP已死,CLI当立!Perplexity首先放弃使用MCP,全网赞成


那么,MCP 到底有哪些问题,导致谁都不待见呢?


MCP 的天生缺陷


MCP 协议的模式是:定义一组工具(带有 Schema 的函数),将其注入 Agent 的上下文,然后让 Agent 调用它们。


这种模式可行,但难以为继。核心问题在于线性上下文成本


你添加的每一个 MCP 工具,包括它的名称、描述、参数 Schema 和示例,都会占用 Agent 的上下文窗口。如果你连接 10 个服务,每个服务有 5 个工具,那么在 Agent 开始执行任何任务之前,你就已经烧掉了数千个 Token。


所以在使用MCP协议之前,我们只能选择:


  • 预先加载所有内容:接受实际任务性能的下降(推理空间、对话历史和工作记忆被挤占)。
  • 限制集成数量:接受你的 Agent 只能与少数几个服务通信的现实。
  • 构建动态工具加载:接受工具选择中间件带来的延迟和复杂性。


这些都不是理想方案。上下文窗口是 Agent 拥有的最宝贵的「房地产」,使用 MCP 协议是一种极大的浪费。


MCP 在日常使用中也存在几点问题:


  • 初始化极不稳定:实际使用中经常会因为 MCP 服务端没能正常启动而重启 Claude Code 。有时重试能成,有时则得清空状态推倒重来。
  • 无休止的重新认证:如果你使用多个 MCP 工具,那么就需要在每个工具上都过一遍认证。
  • 权限管理非黑即白:Claude Code 允许你通过名称将 MCP 工具加入白名单,但也仅此而已。无法将操作限制在只读范围内,也无法限制参数。


CLI 和 API,古法拯救世界


来自 Eric Holmes 的一篇博客指出了传统 CLI 在大模型智能体的强大能力。他认为,MCP 并没有带来任何实际价值。LLM 真正擅长靠自己搞清楚状况。给它们一个 CLI 和一份文档,它们就能如鱼得水。


LLM 非常擅长使用命令行工具。它们在数以百万计的 man 手册、Stack Overflow 的回答以及充斥着 Shell 脚本的 GitHub 仓库中接受过训练。MCP 承诺提供一个更简洁的接口,但在实践中,我们仍要写同样的文档:每个工具的功能、接受的参数,更重要的是,何时去使用它。


当 Claude 对 Jira 执行了某些出乎意料的操作时,我可以运行同样的 jira issue view 命令,看看到底它看到了什么。输入一致,输出一致,没有任何谜团。但在 MCP 下,工具仅存在于 LLM 的对话内部。一旦出错,就不得不去翻找复杂的 JSON 传输日志,而不是自己跑一遍命令。


最重要的差距是:CLI 是可组合的。我可以通过 jq 过滤数据,通过 grep 串联逻辑,或者重定向到文件。这不仅是方便,通常也是唯一可行的方法。


如果使用 MCP,你要么将整个计划全部塞进上下文窗口(既昂贵又往往不可行),要么在 MCP 服务端内部构建自定义的过滤功能。无论哪种方式,你都是在用更多的精力换取更差的结果。而 CLI 方案使用的是现成的、文档齐全的工具,且人类和智能体(Agent)都能理解。


最好的工具是那些对人类和机器都好用的工具。CLI 已经历了数十年的设计迭代,它们可组合、可调试,并寄生于现有的认证体系。


MCP 试图构建一个更好的抽象层,但事实证明,我们已经拥有一个足够好的了


参考链接:


https://ejholmes.github.io/2026/02/28/mcp-is-dead-long-live-the-cli.html


https://x.com/dzhng/status/2029518820872945889


文章来自于微信公众号 “机器之心”,作者 “机器之心”

关键词: AI新闻 , MCP , Perplexity , CLI
AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
AITNT资源拓展
根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考
1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

3
AI搜索

【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。

项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch

在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/


【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。

项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main

在线使用:https://www.morphic.sh/