MCP vs CLI: AI 에이전트에게 정말 MCP가 필요한가?

MCP는 죽어가고 있는가?

개발자 Eric Holmes는 Anthropic이 발표한 Model Context Protocol(MCP)이 생각보다 빨리 쇠퇴할 수 있다는 도발적인 주장을 내놓았다. 그의 핵심 논지는 단순하다: LLM은 이미 CLI 도구를 매우 잘 활용할 수 있으며, MCP는 이미 잘 작동하는 것에 불필요한 레이어를 추가한다는 것이다.

LLM은 이미 CLI를 이해한다

LLM은 수백만 개의 man 페이지, Stack Overflow 답변, GitHub 저장소의 쉘 스크립트로 학습되어 있다. Claude에게 gh pr view 123을 사용하라고 하면 바로 작동한다. MCP는 더 깔끔한 인터페이스를 약속했지만, 실제로는 어떤 도구가 무엇을 하는지, 어떤 파라미터를 받는지, 언제 사용해야 하는지에 대한 동일한 문서를 작성해야 했다.

CLI의 세 가지 핵심 장점

디버깅 용이성: AI가 Jira로 예상치 못한 일을 했을 때, 인간도 같은 jira issue view 명령어를 실행해 정확히 AI가 본 것을 볼 수 있다. MCP에서는 JSON 전송 로그를 뒤져야 한다.

구성 가능성: CLI는 파이프로 연결된다. terraform show -json plan.out | jq '...' 같은 조합은 MCP에서는 불가능하거나 별도의 서버 개발이 필요하다.

인증 호환성: aws sso login, gh auth login, kubectl config 같은 검증된 인증 방식이 이미 존재한다. MCP는 이 위에 불필요한 인증 레이어를 추가한다.

커뮤니티 반응

Hacker News에서 234점을 받은 이 글은 AI 개발자 커뮤니티에서 큰 반향을 일으켰다. MCP와 CLI 중 어느 것이 AI 에이전트 생태계의 표준이 될지는 아직 결론이 나지 않았다.