家人们谁懂啊！最近在推特冲浪的宝子们应该发现了，我现在对MCP这个玩意儿真的爱不起来！不是说我完全否定它，但它真的没有广告吹得那么神！主要槽点有两个：
- 它就像乐高缺了连接件——根本拼不起来！现在所谓的"组合"全靠AI脑补
- 每次用都要填八百字小作文——比直接写代码还费劲！
不信你试试：用GitHub的MCP功能完成个任务，再用ghCLI命令行工具做同样的活。绝对会发现命令行又快又省事！
但是！总有人说MCP代表未来！收到不少网友私信，主要分两派：
- 一派说写代码AI本来就很强了，MCP应该用在金融公司这种特定场景
- 另一派让我眼光放长远，等AI能调用更多工具时就好用了
但实测发现：现在的MCP永远比直接写代码麻烦！因为全靠AI猜谜啊！现在所有提升工具数量的方案，本质都是把工具全丢给AI让它自己挑——这不就是开盲盒嘛！
为什么老程序员都说"用shell脚本代替自己"？因为这是祖传智慧啊！现在相当于用AI代替自己，但要解决三个致命伤：
- 贵到肉疼
- 慢到抓狂
- 结果像抽卡
真正有用的自动化要满足：
✅ 重复性工作
✅ 能稳定运行
让AI推理执行？每次都要验证！不如直接让它写Python代码——至少能检查公式对不对！
比如我最近把博客从reStructuredText转成Markdown，直接让AI转换？怕它乱改我的文章！
我的骚操作：
- 让AI写代码把原文转成语法树
- 再转成Markdown树
- 最后生成HTML
- 写比对脚本检查差异
MCP根本做不到这点！整个过程就像流水线：人类输入 → 生成代码 → AI质检 → 循环改进
最后处理150篇文章和15篇的工作量几乎一样！
用Playwright自动化测试：
- MCP方式：让AI像人一样点点点
- 代码方式：直接写脚本一键完成后者速度快10倍还不费脑！
最讽刺的是：我作为人类都搞不定MCP调用！但运行调试代码毫无压力！现在用Claude生成的小工具都成了我的生产力神器~
（终极结论）现在的MCP就像死胡同！我们应该：
- 多研究怎么用代码生成解决问题
- 让AI最后负责解释和检查
- 开发更智能的"代码翻译器"
最后说句大实话：别死磕MCP了！让AI多写代码才是王道！这玩意儿能搞出的花样绝对超乎你想象！