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# MCP、CLI、Skill 三者如何选择

> 决定一个 AI feature 该用 MCP server / CLI / Skills / LLM function calling, 不是技术品味问题, 是 token economics + audience + governance 三轴决策。

## §0. 核心结论 (30 秒版本)

四种"让 LLM 调用工具"的方式, **不是替代关系, 是不同场景的最优解**:

| 方式                       | 一句话定义                               | Token 成本           | 适合场景                                         |
| ------------------------ | ----------------------------------- | ------------------ | -------------------------------------------- |
| **CLI** (`gh`, `aws`)    | binary 工具, 在 shell 跑                | \~200 / task       | 内部 dev workflow, LLM 已知工具                    |
| **Anthropic Skills**     | 800-token markdown 教 LLM 怎么用 CLI    | \~800-2K / load    | 公司内部 CLI 的特殊用法教学                             |
| **LLM Function Calling** | 你 backend 直接告诉 LLM 可用 function      | 几 K / call         | 客户在你 SaaS 内部用 AI                             |
| **MCP server**           | JSON-RPC server, LLM 通过 protocol 调用 | \~55K / connection | 外部 AI agent (ChatGPT/Claude Desktop) 连你 SaaS |

**Token 排序**: CLI \< Skills \< Function Calling \< MCP。**默认选小的, 只在场景必须时用大的**。

***

## §1. 2026 业内对 MCP 的真实 backlash

2026 年 3 月业内对 MCP 出现 backlash 的真实数据:

| 信号                                                  | 数据                                   |
| --------------------------------------------------- | ------------------------------------ |
| GitHub MCP server 接进 context 的 token 数              | **\~55,000 tokens** (还啥都没干)          |
| 三个 MCP server (GitHub + Playwright + IDE) 占 context | **143K tokens / 200K context = 72%** |
| 800-token Skills file vs 28,000-token MCP schema    | Skills file 实测 **outperform**        |
| CLI vs MCP 单次 task token cost                       | CLI 便宜 **4-32x**                     |
| CLI vs MCP 单次 task reliability                      | CLI **100%** vs MCP **72%**          |
| 公开 MCP servers (1,847 个 audited) abandoned ratio    | **52%**                              |

**Public 抛弃 MCP 的 case** (2026/3 同期爆发):

- **Perplexity CTO (Denis Yarats)**: "We are moving away from MCP internally, going back to REST APIs and CLIs"
- **Y Combinator CEO (Garry Tan)**: "MCP sucks honestly" — 引用 (a) 吃 context window 太多 (b) 认证 broken (c) "我 30 分钟写个 CLI wrapper 就替代了"
- **Simon Willison** (Python 社区核心 + Anthropic 顾问): "Skills might be a bigger deal than MCP"

**MCP 不死, 但找到真 sweet spot**: Tyk 原话 "MCP 不死, 只是退出 hype phase, 进入 enterprise actually ships with it 阶段"。**真正用 MCP 赢的是 GitHub / Linear / Notion / Stripe — 把 MCP 作为 product 卖给企业客户的 SaaS**。

***

## §2. MCP 协议本质

**3 个 capability primitives**:

- **Tools** — LLM 可调用的 actions (`add_order_item`, `lookup_table_status`)
- **Resources** — LLM 可读的 read-only 数据 (`current_menu.json`, `tonight_reservations.json`)
- **Prompts** — 预设 task template (`generate weekly insights for franchise X`)

**MCP server 最小实现需要**:

1. JSON-RPC 2.0 endpoint (HTTP/SSE for remote, stdio for local)
2. Tools 定义 (JSON Schema describing inputs/outputs)
3. 业务执行逻辑 (可以调你的 REST API、直接调 DB、发 message queue、whatever)
4. Auth: OAuth 2.1 (remote) 或 API key (local)
5. 错误处理 + 限流

**MCP server 部署模式**:

- **Local stdio**: 用户机器跑 (Claude Desktop pattern), 适合 dev tools
- **Remote HTTP/SSE**: 你的云跑 (AWS Lambda / Cloudflare Workers / ECS), SaaS 通常这个
- **MCP Gateway** (2026 新类别): 多个 MCP server 前的反向代理, handle session 路由、auth、observability

**Spec version**: 当前 `2025-11-25`, 下一版 RC `2026-07-28`。Production 必须用 **remote HTTPS transport + OAuth 2.1/OIDC**。

***

## §3. 务实决策树

```
Q1: 这个 AI feature 是给"内部团队 / dev workflow"用?
    → CLI / Skills (token 便宜 4-32x, reliability 100%)
    例: 工程师用 Claude Code 写代码, 让 Claude 帮忙跑 git/aws/dotnet CLI

Q2: 这个 AI feature 是给"外部 AI agent 在 ChatGPT/Claude Desktop 接你 SaaS"用?
    → MCP server (OAuth + multi-tenant + standard protocol)
    例: 餐厅老板用 Claude Desktop 连你 SaaS,
        说 "把所有 6 家店 happy hour 设到 5-7pm"

Q3: 这个 AI feature 是给"客户在你 SaaS 内部用"(dashboard 里的 AI assistant)?
    → 既不用 CLI 也不用 MCP, 直接 LLM function calling
       (OpenAI tools / Anthropic tool use)
    → 你自己 backend 直接调 internal API, 不需要 protocol 层
    例: 老板在 SaaS dashboard 点 "AI 生成本周报表", LLM 直接调你 internal API
```

**核心 framing**: 个人 / 小团队 default CLI, enterprise multi-tenant default MCP, 中间地带 Skills。

***

## §4. MCP server 真 sweet spot — 什么场景 CLI cover 不了

| 场景                                       | 为什么 CLI cover 不了                                                   |
| ---------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------ |
| 客户的 ChatGPT/Claude 直接调用你 SaaS data       | ChatGPT/Claude 进不去客户 server 跑 CLI, 但能调你 MCP server (HTTPS + OAuth) |
| N 个 SMB 客户, 每家独立 OAuth scope             | CLI 没有 OAuth, 只有 env var token, 无法 multi-tenant                    |
| Audit trail "谁让 AI 调了什么 tool"            | CLI 调用记录散在 shell history, MCP 强制 per-call audit log                |
| 企业 governance "限制 AI 只能调 read-only tool" | CLI 完全 open, MCP 有 RBAC + tool capability scoping                  |
| 跨公司 standardized integration             | 每家 CLI 不同, MCP 是 protocol standard                                 |

**判断要点**: 你的 AI feature 客户是不&#x662F;**"在他自己电脑上跑 LLM client"**? 是 → MCP。否 → 多半不需要。

***

## §5. 自建 MCP server 经济账

| 维度                                 | 数据                                    |
| ---------------------------------- | ------------------------------------- |
| MVP 自建成本                           | $25K-50K                              |
| 生产级 multi-tenant MCP server        | $60K-150K (Bacancy 报价 $25K-400K+)     |
| Hidden operational cost (12 month) | +30-50% on initial dev budget         |
| Token spend (LLM API)              | $500-25K/月 (随 traffic + tool catalog) |
| Vector DB 月费                       | $70-500/月 (SMB workload)              |
| Monitoring + logging + alerting    | $300-2,500/月                          |
| **自建划算的 threshold**                | **3+ AI integrations 同时跑**            |

→ **结论**: 你 SaaS 当前 0-2 个 AI integration → 不该自建 MCP server, 用 partner 提供的 MCP server。

***

## §6. MCP 自建 vs Hosted Platform 4-Layer 生态 (2026)

```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 4: 你的 Application / Use case               │
│  (e.g. internal AI ops assistant / 客户 AI 集成)    │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      │
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 3: MCP Gateway (反向代理 + multi-MCP 管理)    │
│  TrueFoundry MCP Gateway / MintMCP / 自托管 OSS    │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      │
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 2: Hosted MCP Platforms (帮你跑 MCP server)  │
│  Composio (500+ integrations) / TrueFoundry /       │
│  Smithery / Glama (discovery + hosting)             │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      │
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Layer 1: Pre-built MCP Servers (现成的, 免费/付费)  │
│  Glama Registry: 26,226 个 open-source MCP server   │
│  GitHub / Linear / Notion / Stripe 官方出的         │
│  Anthropic 官方 reference servers                    │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 三种拿到 MCP 能力的路径

**路径 A — 用现成 MCP server (zero build cost)**

适合: 工程团队想让 Claude 接 GitHub / Linear / Notion / Stripe / Slack 等 SaaS 数据。

```bash
# 例: 装 GitHub 官方 MCP server
npm install -g @modelcontextprotocol/server-github
# 然后在 Claude Desktop 配置文件加几行 JSON
```

Cost: **$0** (open source) 或 $10-50/月 (Composio Pro hosted)
Time: **半天**
风险: 跟前面讲的 token 成本 / 52% abandoned 问题。**只在 Q1/Q2 场景用**。

**路径 B — Hosted MCP Platform 帮你建**

适合: 你想给客户提供 "他能用 ChatGPT/Claude 接你 SaaS" 能力, 但不想自己运维 MCP infra。

| Platform        | 强项                                                            | 弱项                         | 月费                              |
| --------------- | ------------------------------------------------------------- | -------------------------- | ------------------------------- |
| **Composio**    | 500+ pre-built integrations, breadth 最广                       | enterprise governance 弱    | $50-500                         |
| **TrueFoundry** | full lifecycle, sub-3ms latency, OAuth 2.0 identity injection | learning curve 高           | $500-5K                         |
| **MintMCP**     | 简洁, 跟 LangChain 生态 align                                      | 新公司, prod 案例少              | $100-1K                         |
| **Glama**       | 26K+ MCP server discovery + hosting                           | 更多 marketplace 不是 platform | 免费 (discovery) / $50+ (hosting) |
| **Smithery**    | 早期 MCP marketplace                                            | 商业化不明                      | mostly free                     |

Cost: **$500-$5,000/月** (取决 tenant 数 + traffic)
Time: **2-4 周**
默认推荐: **TrueFoundry** (full lifecycle, 给 multi-tenant SMB 客户最稳)

**路径 C — 完全自建 MCP server**

适合: 极特殊场景 (例如需要跟 internal 支付链路深度集成, hosted platform 拿不到 access)。

Cost: **$25K-150K MVP + $500-25K/月 operational**
Time: **1-3 月**
Team: 1 senior backend + 1 security + 1 SRE
适合何时: **几乎从来不应该选**。Year 2+ 再说。

***

## §7. 如果你真要建自己的 MCP server

### v1 应该只暴露 read-heavy tools

```
✅ 允许 (read-only):
  get_location_profile
  get_menu
  get_order_status
  get_daily_sales_summary
  get_review_insights
  create_ad_campaign_draft  ← draft only, not auto-publish

❌ 禁止 (destructive — 至少 human approval + step-up auth + immutable audit log):
  refund_payment
  delete_menu_item
  change_store_hours
  modify_customer_data
  cancel_order
```

### Transport + Auth (production 必需)

- **HTTPS** (不能 stdio for production)
- **OAuth 2.1 + PKCE** + **iss parameter validation per RFC 9207**
- Streamable HTTP transport with **`Mcp-Method` + `Mcp-Name` headers** (load balancers/gateways 用)
- Session ID format: `<tenant_id>:<user_id>:<session_id>`
- **W3C Trace Context propagation in `_meta`** (cross-SDK distributed tracing)

### Production 必须 stateless

为 scalability, default stateless MCP server — 每个 request carry all necessary context。stateful 只用于真的需要 session resource 的场景。

***

## §8. 给特定公司怎么用

### Internal dev workflow (case Q1)

工程团队用 Claude Code + 现成 CLI (gh / aws / dotnet / mongosh / docker)。写几个 Anthropic Skill 教 Claude 怎么用这些 CLI 在公司 specific scenario 下。**0 backend 改动**, PM 1 周写完几个 skill。

→ 详细 tutorial 见 [build-cli-with-skills-2026.md](/ai/product/build-cli-with-skills-2026.md)

### 客户在 dashboard 内用 AI (case Q3)

LLM function calling 直接调 internal REST API。**不需要 MCP, 不需要 CLI**。

### 客户想用 ChatGPT 接你 SaaS (case Q2)

4 个 signal 出现任一才考虑:

1. 客户主动问 "我能不能在 ChatGPT 里连你 SaaS?"
2. 客户的 AI agent 想接入 (e.g. 老板自己买了 Cursor)
3. 大 enterprise 客户要求 "用我们公司 AI assistant 集成"
4. 你自己要做 MCP marketplace (像 Linear / Stripe)

→ 详细 hosted vs build 决策见 [mcp-platforms-vs-build-yourself.md](/ai/product/mcp-platforms-vs-build-yourself.md)

***

## §9. Sources

### MCP 官方

- [MCP Specification 2025-11-25](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25)
- [MCP Authorization Spec (OAuth 2.1 based)](https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-11-25/basic/authorization)
- [MCP 2026 Roadmap](https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-mcp-roadmap/)
- [MCP 2026-07-28 Release Candidate](https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28-release-candidate/)

### 2026 业内 debate

- [MCP is Dead; Long Live MCP! (Charles Chen, 2026/3)](https://chrlschn.dev/blog/2026/03/mcp-is-dead-long-live-mcp/)
- [Is MCP dead in 2026? — Tyk](https://tyk.io/learning-center/is-mcp-dead-in-2026-why-enterprises-still-need-mcp/)
- [MCP Is Being Abandoned (DEV)](https://dev.to/chen_zhang_bac430bc7f6b95/mcp-is-being-abandoned-how-fast-can-a-standard-die-2f7c)
- [52% of MCP Servers Are Dead — Rapid Claw](https://rapidclaw.dev/blog/mcp-servers-dead-what-it-means-2026)
- [MCP vs CLI Arize AI eval](https://arize.com/blog/mcp-vs-cli-skills-for-agents-what-our-eval-found-and-which-you-should-use/)
- [Skills vs MCP Token Efficiency War](https://themenonlab.blog/blog/skills-vs-mcp-token-efficiency-ai-agents)

### MCP vs REST API

- [What is an MCP Server? 2026 Architecture Guide (Truto)](https://truto.one/blog/what-is-an-mcp-server-the-2026-architecture-guide-for-saas-pms/)
- [MCP vs REST API (WorkOS)](https://workos.com/blog/mcp-vs-rest)
- [Azure expose REST as MCP server](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/api-management/export-rest-mcp-server)

### Hosted MCP platforms

- [Composio](https://composio.dev/) — 500+ pre-built integrations
- [TrueFoundry MCP Gateway](https://www.truefoundry.com/blog/centralized-mcp-registry-architecture)
- [Glama Registry](https://glama.ai/mcp/servers) — 26K+ MCP servers
- [Best MCP Deployment Platforms 2026 (Prefect)](https://www.prefect.io/resources/best-mcp-deployment-platforms-enterprise-2026)