Perselisihan Mode Kode Anthropic: MCP Vs CLI—alat mengunci Runtime, token dari 150K turun ke 2K

Sepanjang tahun 2025, komunitas engineering AI terus berdebat soal “MCP vs CLI” mana yang lebih cocok untuk pemanggilan alat (tool) oleh agent, dan makalah Anthropic berjudul “Code execution with MCP” yang diterbitkan pada November 2025 mendefinisikan ulang masalah ini dari prinsip paling dasar. akshay_pachaar menyusun rangkaian thread pada 5/10 untuk menjelaskan: masalahnya tidak pernah ada pada protokol itu sendiri, melainkan pada kebiasaan lama yaitu saat session dimulai, semua deskripsi tool dimasukkan sekaligus ke dalam context; solusi Anthropic adalah membiarkan model menulis kode untuk memanggil tool, sementara runtime bertugas mengelola detail tool tersebut. Pola baru ini disebut “Code Mode”.

Masalah mode lama: sebagian besar token 150K tidak terpakai

Struktur pemborosan pada mode MCP lama:

Playwright MCP: 13,7 ribu token (dimasukkan penuh sekali)

Chrome DevTools MCP: 18 ribu token

5 pengaturan server: belum mulai bekerja saja sudah menghabiskan 55 ribu token

Satu workflow menjalankan eksekusi penuh: bisa membengkak sampai 150 ribu token

Yang benar-benar dipakai model: mayoritas besar tidak terpakai

Para pengkritik berpendapat sebaiknya beralih ke CLI, tetapi CLI mudah error pada aplikasi multi-tenant, kurang typed contract, dan agent perlu beberapa putaran untuk mengurai output teks saat belum familiar dengan API. Dua kubu sama-sama punya argumen, tetapi keduanya salah menempatkan masalah.

Solusi: model menulis code memanggil tool, tidak lagi langsung call dari context

Inti “Code Mode” yang diajukan Anthropic:

Balik peran model: bukan model memanggil tool melalui context, melainkan model menulis kode, dan runtime yang memanggil tool

Tool berada di runtime, model hanya melihat bagian yang ia import sendiri

Type mengikuti import: model meng- import tool mana, maka model akan mendapatkan kontrak tipe untuk tool tersebut

Memanggil binary yang sudah terpasang dengan Bash (git, curl, dll.)

Memanggil API khusus melalui typed module imports

Contoh Anthropic: aliran catatan teks dari Google Drive masuk ke Salesforce CRM untuk pembaruan. Cara lama memuat schema dua sisi tool, lalu seluruh rekaman teks dikirimkan ke model dua kali; cara baru menggunakan 10 baris TypeScript yang hanya meng- import yang dibutuhkan, sehingga tugas yang sama dari semula menekan dari 150 ribu menjadi 2 ribu token, turun 98,7%.

Cloudflare sampai batas maksimal: 2.500 endpoint API, menekan dari 1,17 juta token menjadi 1 ribu

Cloudflare membuat versi paling agresif:

Skala API awal: 2.500 endpoint, total schema 1,17 juta token

Cara baru: hanya mengekspos dua fungsi search dan execute, total 1 ribu token

Agent menulis kode dulu untuk search direktori tool, lalu execute tool yang sesuai

Rasio kompresi: lebih dari 1.000 kali

Klaim “MCP sudah mati” salah—Anthropic mempublikasikan unduhan MCP SDK sudah mencapai 300 juta, awal tahun 100 juta, dan termasuk salah satu infrastruktur agent dengan pertumbuhan tercepat saat ini. Yang “mati” adalah cara “memuat semua tool sekaligus saat session dimulai”, dan itu memang sebelumnya ide buruk. Untuk developer yang menulis agent pada 2026, aturannya sederhana: definisi tool adalah bagian dari code, bukan context; model menulis beberapa baris kode untuk memanggil, dan runtime mengurus sisanya.

Peristiwa spesifik yang bisa dipantau selanjutnya: laju kenaikan unduhan MCP SDK dari 300 juta terus meningkat, apakah Anthropic akan menyeragamkan Code Mode menjadi mode rekomendasi resmi dalam spesifikasi MCP, serta sejauh mana platform agent lain seperti OpenAI, Google, dan Cursor mengadopsi Code Mode.

Artikel ini tentang polemik MCP vs CLI lewat Code Mode Anthropic: tool ada di runtime, token ditekan dari 150 ribu menjadi 2 ribu, pertama kali muncul di Rantai Berita ABMedia.

Penafian: Informasi di halaman ini mungkin berasal dari sumber pihak ketiga dan hanya untuk referensi. Ini tidak mewakili pandangan atau pendapat Gate dan bukan merupakan nasihat keuangan, investasi, atau hukum. Perdagangan aset virtual melibatkan risiko tinggi. Mohon jangan hanya mengandalkan informasi di halaman ini saat membuat keputusan. Untuk detailnya, lihat Penafian.
Komentar
0/400
Tidak ada komentar