2025 年の通年、AIエンジニアのコミュニティは「MCP vs CLI」のどちらがエージェントのツール呼び出しにより適しているかという問題で議論が止まらず、Anthropic が2025年11月に発表した「Code execution with MCP」論文は、第一原則からその問題設定そのものを再定義した。akshay_pachaar が5/10に整理したスレッドの説明:問題はそもそも「協議そのもの」ではなく、「セッション開始時にすべてのツールの説明を context に詰め込む」古い習慣にある。Anthropic の解決策は、モデルにコードを書かせてツールを呼び出し、実行時(runtime)がツールの詳細管理を担当することだ。新しい方式は「Code Mode」と呼ばれる。
旧方式の問題:150K tokens のうちモデルが実際に使うのは大部分ではない
旧 MCP モードの無駄な構造:
Playwright MCP:13.7K tokens(1回で全部詰め込み)
Chrome DevTools MCP:18K tokens
5 個の server 設定:まだ動き始めてもいないのに 55K tokens が燃える
単一 workflow を完全実行:150K tokens まで膨れ上がり得る
モデルが実際に使う:そのほとんどは使われない
批評者は CLI に切り替えるべきだと主張するが、CLI はマルチテナントのアプリだとミスが起きやすく、typed contract が欠けている。エージェントが慣れていない API で試行回数を重ね、出力テキストを何度も解釈する必要がある。両陣営とも言い分はあるが、どちらも問題の場所を間違えている。
解決策:モデルは code でツールを呼び、context から直接 call しない
Anthropic が提案した「Code Mode」の核心:
モデルの役割を反転:モデルが context 経由でツールを呼ぶのではなく、モデルがコードを書き、runtime がツールを呼び出す
ツールは runtime の中にあり、モデルは自分が import した部分しか見えない
type は import に従う、モデルがどのツールを import するかで、どの型の契約(typed contract)を手に入れるのかが決まる
Bash でインストール済みのバイナリを呼び出す(git、curl など)
typed module imports で専用 API を呼び出す
Anthropic の例:Google Drive のテキスト記録が Salesforce CRM に流れ込み更新される。旧来の作り方では両方のツールの schema を読み込み、その全文のテキスト記録をモデルに2回に分けて渡す。新しい作り方では 10 行の TypeScript で必要なものだけを import し、同じタスクを元の 150K から 2K tokens へと圧縮し、98.7% 削減する。
Cloudflare はさらに極限まで押し進めた:2,500 個の endpoint API、1.17M tokens から 1K へ
Cloudflare が行った最も過激なバージョン:
元の API 規模:2,500 個の endpoint、schema 合計 1.17M tokens
新しい作り方:2つの関数 search と execute だけを公開し、合計 1K tokens
エージェントはまずコードを書いて search ツールディレクトリを探し、その後 execute で対応するツールを呼ぶ
圧縮比:1,000倍超
「MCP は死んだ」という発言は誤り—Anthropic が公開した MCP SDK のダウンロード数はすでに 3 億に達しており、年初は 1 億だった。これは現時点で成長が最も速いエージェント基盤の1つだ。死んだのは「セッション開始時にすべてのツールを一度に読み込む」という書き方で、それ自体がそもそも悪い考えだっただけだ。2026 年にエージェントを書く開発者にとってのルールはシンプル:ツール定義は code であり context ではない。モデルは数行のコードでツールを呼び、runtime が残りを処理する。
追跡可能な具体的な出来事:MCP SDK のダウンロード数が 3 億からさらに増える速度、Anthropic が Code Mode を MCP 規範の公式推奨モードとして標準化するかどうか、そして OpenAI、Google、Cursor など他のエージェント・プラットフォームにおける Code Mode の採用進捗。
この記事の Anthropic の Code Mode が MCP vs CLI の争いに解を出す内容:ツールは runtime に住まわせ、tokens を 150K から 2K へ圧縮する。最初に出てきたのは 鏈新聞 ABMedia。
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