Claude Code の週次タスクを安定させたくて、MCPを捨てて公式CLI（bee / Pup）に移行した話 | TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
MCPは起動時に全ツール定義を一括ロードするため、コンテキストウィンドウを著しく圧迫する。また、Claude Codeの制限により、大規模なJSONレスポンスが途中で切り捨てられる問題が発生する。さらに、Local MCPではDockerの常駐管理やAPIキーの平文保持といった、実運用における高い運用コストとセキュリティリスクが課題となる。
// Approach
定型的な読み書きタスクを、OAuth2対応の公式CLIへ移行。CLIとjqを組み合わせることで、LLMに渡す前にデータを軽量化し、トークン制限を回避する手法を採用した。また、Dynamic Client Registration（DCR）を活用した認証フローにより、管理者権限に依存しないセキュアな実行環境を構築した。
// Result
MCP起因のJSON途切れやコンテナ管理の負荷、認証情報の脆弱性を一括して解消した。MCPは動的操作、CLIは定型的な読み書き、Skillsはドメインルールの伝達といった、レイヤーごとの役割分担によるハイブリッド構成の有効性を実証し、AIエージェント運用の安定性を向上させた。
Senior Engineer Insight
> AIエージェントの自律性を設計する際、MCPを万能なプロトコルと誤認してはならない。MCPは「APIの標準化」であり、CLIは「必要な時に必要な分だけ消費する」効率的なインターフェースである。特に大規模なデータセットを扱う場合、MCPの仕様によるコンテキスト圧迫は致命的となる。実戦では、定型的なデータ取得はCLIで軽量化し、複雑な推論や動的操作にのみMCPやSkillsを割り当てる、レイヤー分離の設計思想が不可欠である。SaaSがAIエージェント向けCLIを整備し始めている現状を鑑みれば、今後は「CLIファースト」の検討が運用の定石となるだろう。