MCPは死んだ？：モデルコンテキストプロトコルが抱える3つの欠陥

USB-Cという夢の崩壊

MCPは「AIエコシステムのUSB-C」になるはずだった——あらゆるAIモデルとツールを標準化されたプロトコルで繋ぐというビジョンだ。Quandriのエンジニアリングチームは、実際の開発現場でMCPを毎日使った結果、この期待が現実とかけ離れていることを発見した。

問題1：コンテキストウィンドウの浪費

MCPサーバーを4つ接続すると、Claudeの200Kトークンコンテキストのうち約10.5%がツール定義だけで消費される。実際の作業開始前に予算の10分の1が失われる計算だ。Linearだけで42のツール定義、12,800トークン以上を消費する。同等のCLIアプローチと比較すると、MCPは約65倍のトークンを使用する。

問題2：運用信頼性

初期化失敗、認証エラー、直接API呼び出しの3倍遅い応答速度、セッション中のクラッシュ、不明確な権限スコープ——これらが現場での日常だ。透明であるべきインフラがデバッグの負担になっている。

問題3：既存インフラとの重複

MCPが解決しようとする問題の大部分は、すでにCLIやAPIで解決されている。CLIツールは構成可能性とデバッグ容易性でMCPを上回る。ターミナルで直接確認でき、既存のワークフローとの統合も自然だ。

MCPが有効な3つのケース

チームはMCPを完全に捨てるよう勧めているわけではない。CLIを持たないWebサービス、開発者以外のユーザー向け製品、リアルタイムの双方向通信が必要なアプリ——この3つではMCPが依然として最善策だ。それ以外では、軽量なCLI統合とコンテキスト効率の高いスキルパターンを推奨する。