Anthropic Code Mode：解 MCP Vs CLI 之争：工具住 Runtime、tokens 从 150K 压到 2K

2025 年整年 AI 工程社群在「MCP vs CLI」哪个更适合 Agent 工具呼叫的问題上爭論不休、Anthropic 2025 年 11 月发表的「Code execution with MCP」论文从第一原則重新定義了问題。akshay_pachaar 5/10 整理 thread 说明：问題从来不在協议本身、而在「session 开始时把所有工具描述塞进 context」的旧习惯；Anthropic 的解法是让模型寫程式码呼叫工具、运行时负责管理工具細节。新模式被称为「Code Mode」。

旧模式的问題：150K tokens 中模型大部分用不到

旧 MCP 模式的浪费结构：

Playwright MCP：13.7K tokens（一次塞滿）

Chrome DevTools MCP：18K tokens

5 个 server 设定：尚未开始工作就燒掉 55K tokens

單一 workflow 完整执行：可膨胀到 150K tokens

模型实际用到的：絕大部分都用不上

批評者主張改用 CLI、但 CLI 在多租户 app 容易出错、缺乏 typed contract、agent 在不熟悉 API 上要花轮次解析输出文字。两派各有理、但都把问題定位错。

解法：模型寫 code 呼叫工具、不再从 context 直接 call

Anthropic 提出的「Code Mode」核心：

翻转模型角色：不是模型透过 context 呼叫工具、而是模型寫程式码、由 runtime 呼叫工具

工具住在 runtime 裡、模型只看到自己 import 的部分

type 跟著 import 走、模型 import 哪个工具就拿到哪个的型別合约

用 Bash 呼叫已安装的二进位檔（git、curl 等）

用 typed module imports 呼叫專有 API

Anthropic 样例：Google Drive 文字記錄流入 Salesforce CRM 更新。旧作法加载两边工具 schema、把整段文字記錄透过模型传两次；新作法 10 行 TypeScript 只 import 需要的、同样任務从原本的 150K 压到 2K tokens、減 98.7%。

Cloudflare 推到极限：2,500 个 endpoint API、从 1.17M tokens 压到 1K

Cloudflare 做了最激进的版本：

原始 API 规模：2,500 个 endpoint、schema 合计 1.17M tokens

新作法：只暴露两个函式 search 与 execute、總计 1K tokens

Agent 寫程式碼先 search 工具目录、再 execute 对应的工具

压缩比：超过 1,000 倍

「MCP 已死」的说法错了—Anthropic 公布 MCP SDK 下载量已达 3 亿、年初为 1 亿、是当前成长最快的 Agent 基礎建设之一。死的是「session 开始时把所有工具一次載入」这种写法、而那本来就是壞主意。对 2026 年写 Agent 的开发者、規則简单：工具定義屬於 code、不屬於 context；模型寫几行程式码呼叫、runtime 处理其余部分。

后续可追蹤的具體事件：MCP SDK 下载量从 3 亿继续攀升的速度、Anthropic 是否将 Code Mode 標準化为 MCP 规範的官方推荐模式、以及 OpenAI、Google、Cursor 等其他 Agent 平台对 Code Mode 的採纳进度。

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