MCP — Model Context Protocol — называют «USB-C для AI-экосистемы» с конца 2024 года. Он соединяет LLM с внешними инструментами вроде GitHub, Linear, Notion и Slack. Но разработчики, которые реально пользуются им каждый день, начинают сомневаться.
Главная проблема — контекст. Когда подключаешь MCP-серверы, одни только определения инструментов съедают огромную часть контекстного окна. В своём стеке из 4 серверов (Linear, Notion, Slack, Postgres) авторы замерили: 77 инструментов, примерно 21 077 токенов. Это 10,5% от окна Claude (200K токенов) и 16,5% у GPT-4o (128K). Один Linear тащит 42 инструмента — больше 12 800 токенов, хотя тебе чаще всего нужны только get_issue и save_issue.
Вторая проблема — надёжность. MCP медленнее прямого REST API. Сравнение на Jira показало: MCP в 3 раза медленнее на обычный вызов и в 9,4 раза — на первый запрос с инициализацией. И это не особенность Jira, это архитектура: каждый MCP-сервер добавляет прослойку между LLM и базовым API. Плюс падения процессов, переаутентификация, непрозрачные права.
Третье — MCP дублирует уже существующий CLI/API. Разница в токенах колоссальная: поиск задачи в Linear через MCP стоит около 12 957 токенов, а через curl с GraphQL — всего 200. То есть в 65 раз меньше.
Выход — Skills. Это противоположность MCP: вместо того чтобы разложить все меню на столе заранее, Skills загружают только то, что нужно в данный момент. В них вшиваются инструкции по использованию CLI. Пример: для работы с Postgres достаточно скилла с хостом, списком таблиц и парой psql-команд. Комбинация CLI + Skills почти не тратит контекст и легко отлаживается в терминале.
Однако MCP ещё жив. Он имеет смысл, когда у сервиса вообще нет CLI (веб-only SaaS), для не-разработчиков или для real-time двусторонней связи. Для баз данных тоже компромисс: Skills + CLI отлично работает локально, но для продакшена MCP даёт защиту от DROP TABLE и управление доступом. В компании Quandri используют все три подхода: Bash + CLI для привычных инструментов (gh, psql, aws), Skills для повторяющихся сценариев и MCP для сервисов без CLI (Slack, Linear, Notion) и продакшен-баз. Вывод: загружай только то, что нужно, когда нужно, с CLI-инструкциями внутри. Сейчас Skills побеждают.