elvis(@omarsar0)
I agree. MCP is clearly better than CLI for most integrations. It felt that way early on, and it sti...
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TL;DR · AI 摘要
MCP在大多数集成中优于CLI，且前沿模型持续改进其工具调用能力。
核心要点
- MCP工具在外部工具集成上优于CLI，且支持无状态操作。
- 前沿模型显著提升了工具调用能力，建议自定义Harness使用MCP。
- 通过添加query参数可实现数据过滤，增强MCP工具灵活性。
结构提纲
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思维导图
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- MCP vs CLI
- MCP优势
- 无状态设计
- 工具调用优化
- 参数扩展性(query)
- 模型影响
- 前沿模型进步
- 实践建议
- 自定义Harness使用MCP
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
MCP is clearly better than CLI for most integrations.
frontier models keep getting better at tool calling.
MCP is now stateless. If you need to compose/filter data, add params like query.
#MCP#CLI#工具集成#模型优化
打开原文elvis on X: "我同意。对于大多数集成来说，MCP显然比CLI更好。从早期开始就感觉如此，现在依然如此。前沿模型在这方面也越来越出色。如果你要构建自定义工具，使用MCP工具。我的元工具对所有外部工具都使用MCP。" / X
elvis
@omarsar0
我同意。对于大多数集成来说，MCP显然比CLI更好。从早期开始就感觉如此，现在依然如此。前沿模型在这方面也越来越出色。如果你要构建自定义工具，使用MCP工具。我的元工具对所有外部工具都使用MCP。
Thariq
@trq212
11h
我没想到事情会发展成这样，但我觉得对于大多数集成来说，MCP比CLI更好。模型在工具调用方面有了显著提升，我们可以延迟工具调用，而且MCP现在是无状态的。如果你需要组合/过滤数据，可以像添加query参数一样为MCP工具添加参数。
9:17 PM · Sep 15, 2026
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