CLI：command line Interface，命令行接口。
CLI优势：适合个人领域
（1）token消耗小；（2）执行效率高
MCP优势：适合企业/云端场景
（1）更可控；（2）更安全
一、CLI优势
（1）token消耗小；（2）执行效率高
token消耗小
MCP的token消耗极大，尤其是它的元信息，包括名称、描述、入参格式等等，都会传送到LLM的上下文中，从而消耗大量token。并且传递给大模型的是所有的MCP工具。
如上所示，对于这一个问题，传给LLM的不只是用户的问题，还有可用的MCP工具列表，这样大模型才能够从中选择出与用户问题最为相关的MCP工具 。问题就是发送给大模型的工具列表不仅仅是工具名称，还包括工具详细信息，比如工具可以干什么，调用时需要传入什么参数，格式如何...这些信息会占用大量token。以list_issue为例，它这一个工具就占用了三千多个字符。而一个Github MCP Server就有44个工具，有六万多个字符，占用一万五千个token。
如上所示，对于这一个问题，如果使用CLI，就不需要发44个工具信息了，只需要传递一个bash工具，这个工具说明如下所示：
让LLM生成生成一个命令，生成的命令如下：
问题：为什么LLM知道这个gh命令 ？
因为gh、git、grep这些常见的CLI程序都是LLM在训练阶段就见过了；而对于那些不常见的CLI工具，只需要给LLM一份说明文档就行，实际工程中是通过Agent Skill来实现的，Agent Skill本质上就是给模型看的说明文档。
执行效率高
问题：假设你是个摄影师，文件夹有10张单反照片，现在需要将所有的横板照片找出来，加上专属水印，上传到服务器是，用于网页展示。
上述是MCP的过程，大模型需要思考，并且决定是调用工具还是返回答案，如果调用工具还要思考传入什么操作；除此之外，大模型还要不停接收工具执行结果。
上述是CLI过程 ，LLM生成命令返回，命令开始执行，这三步全部在本地自动跑完，不需要大模型参与。等这三步跑完，结果才返回给LLM，LLM思考后给出答案。CLI链接远短于MCP，效率自然快很多。
问题：为什么CLI可以做到这一点？。
因为CLI程序可以随意组合。如下所示：| 可以将上一个命令的结果传给下一个命令；&&表示如果上一个命令成功完成了，那么就跑下一个命令。
这两个符号将原本独立的工具串联成一个完整的流程。工具和工具之间可以自由组合，像搭积木一样。
这个命令分为三部分，第一部分exiftool用于扫描文件夹中所有照片，筛选出宽大于高的照片，第二部分是ImageMagick处理图像增加水印，将结果输出到output文件夹，第三部分使用scp将output中处理好的照片批量上传到服务器。
MCP很难做到这一点，即使MCP可以将读取目录工具、读取图片信息工具、加水印工具、上传工具写成一个工具也可以实现，但是需要简单变一下：比如筛选出4K的照片 / 改变图片类型，那么每变一次需求，工具就要重新开发。而CLI只需要调整几个参数，重新拼一下即可。
二、MCP优势：
（1）更可控；（2）更安全
更可控
对于该命令，如果某一个图片的文件名包含一个单引号'，那么这个cli命令就会报错；这是因为LLM虽然很擅长生成命令，蛋命令越复杂，出错概率越高，且这类错误很隐蔽，很难发现。
而对于MCP，无论图片的名称是什么都不会影响，都不会影响工具的正常执行，不会像CLI那样和命令的本身语法冲突。所以MCP的执行结果更可控，出错概率更低
更安全
万一大模型生成的命令中夹杂了 rm -rf之类的 操作，那么本地文件可能会被误删；即使大模型可能只是想删除临时文件，但是犯错无法控制，万一在云端环境不小心误删，就完蛋了！！！