MCP CLI 差別，在於 AI 怎麼拿到工具：MCP 是一大包工具箱，AI 自己看有什麼、挑來用；CLI 是寫好的具體指令，AI 照著一行一行跑。我是 AI 家教施文凱，這篇把我在短影片講的內容拆開說清楚，再對照 Anthropic 與各服務的官方文件查證，最後核對日期是 2026 年 10 月 25 日。讀完你會知道兩者差在哪、CLI 是不是真的比較省額度，以及你現在的環境該先選哪一個。IG 留言「MCP」的整理表，放在文章最前面。
這篇屬於 Claude 系列，想照順序學，從Claude 教學入口開始。
MCP 跟 CLI 怎麼選？留言「MCP」領的整理表
先講結論：只用 Claude 網頁或 App，先加連接器（MCP）；已經在用 Claude Code，而且服務有官方 CLI，就讓 AI 用 CLI。下面的定義與數字查自官方文件，查證日是 2026 年 10 月 25 日；「我的建議」整理自我在影片和 IG 貼文裡的說法，不是官方結論。
一句話分清楚 MCP 跟 CLI
| MCP | CLI | |
|---|---|---|
| 是什麼 | 讓 AI 連上外部服務的開放標準，MCP 官方的比喻是 AI 的 USB-C | 在終端機打的具體指令，例如 gh issue list |
| 你怎麼用 | 用白話說需求，AI 自己看有哪些工具、挑來用 | AI 替你下指令，一行一行跑 |
| 要什麼環境 | Claude 網頁與桌面版都能加連接器 | AI 要能跑終端機，例如 Claude Code（電腦版、網頁版） |
| 好處 | 設定簡單、好上手 | 指令具體，塞進 AI 的東西少 |
為什麼說 MCP 比較吃額度
Anthropic 的工程文章寫道：「Most MCP clients load all tool definitions upfront directly into context」，意思是大部分 MCP 用戶端會在一開始就把所有工具說明載入上下文，工具一多，回應變慢、成本變高（2025 年 11 月 4 日發表）。
- 官方舉例：5 個 MCP 服務共 58 個工具，光工具說明就約 55,000 token，對話還沒開始就先佔掉（Anthropic，2025 年 11 月 24 日）
- 差距變小了：Claude Code 改成用到才載入，開場只放工具名稱，官方說多加 MCP 服務對上下文的影響很小（Claude Code 文件）
所以 CLI 比較省，要看你用的工具：一次載入全部工具說明的用戶端，差很多；Claude Code 這種延後載入的，差比較少。
官方 CLI 跟官方 MCP 都有的服務
| 服務 | CLI | MCP |
|---|---|---|
| GitHub | gh 官網 | GitHub MCP Server |
| Supabase | Supabase CLI 入門 | Supabase MCP 入門 |
| Stripe | Stripe CLI | Stripe MCP |
| Vercel | Vercel CLI | Vercel MCP |
Stripe 提醒：2026 年 11 月 30 日前要改用 agent API key 或 OAuth，12 月起 Stripe MCP 不再接受完整權限金鑰，以及沒有 Agent 標記的受限金鑰。
我的建議
- 剛開始、只用 Claude 網頁或 App：先加連接器（MCP），最快上手。路徑是自訂 → 連接器 → 新增 → 新增自訂連接器（英文介面是 Customize → Connectors），免費方案可加 1 個（Claude 說明中心）
- 已經在用 Claude Code，而且服務有官方 CLI：讓它用 CLI，指令具體，塞進上下文的東西少（前提是 AI 能跑終端機；Claude Code 現在改成用到才載入工具說明，差距比以前小）
- 兩種都有的服務，不用二選一：Stripe 官方的做法就是 MCP 跟 CLI 並用，看你在哪個環境用
MCP 是什麼？像一大包 AI 用的工具箱
MCP 全名 Model Context Protocol，是讓 AI 應用連上外部系統的開放標準。MCP 官方介紹把它比喻成 AI 應用的 USB-C 接口：各種服務都用同一種方式接上來，AI 不用為每個服務各學一套。
我在影片裡換成更白話的講法：MCP 是一大包工具箱，裡面有很多工具。AI 知道有哪些工具之後，你就能用自然語言說你想做什麼，AI 自己去理解工具箱裡有什麼，再挑來用。你不用記指令，只要把需求講清楚。
在 Claude 裡，MCP 的入口叫連接器。依Claude 說明中心，自訂連接器在免費、Pro、Max、Team、Enterprise 方案都能用，免費方案限 1 個。Pro 或 Max 的新增路徑是 Customize → Connectors，按 Add 再選 Add custom connector，貼上服務的遠端 MCP 網址。各方案的價格差異，看我另一篇 Claude 費用與方案比較。
CLI 是什麼？AI 照著跑的具體指令
CLI 是在終端機打的具體指令。例如 gh issue list，就是請 GitHub 的命令列工具 gh 列出一個專案的 issue，打完就直接得到結果。
我在影片裡的講法是：CLI 是更具體的命令跟指令，一套規則寫好。放到 AI 身上，就是 AI 替你下指令，一行一行跑，結果回到對話裡。每一行指令做什麼都很明確，不需要 AI 再去猜。
用 CLI 有個前提：AI 要能跑終端機。Claude Code 就是這種環境，官方總覽文件寫它可以在終端機、IDE、桌面 App 和網頁使用。沒有終端機的環境，AI 就沒辦法替你下指令。
MCP CLI 差別在哪？3 個差別
差別 1：你怎麼交代工作
用 MCP，你講白話需求就好，例如「幫我看這個專案有哪些待處理的 issue」，AI 自己從工具箱挑工具去做。用 CLI，AI 會把需求翻成具體指令，例如 gh issue list，再一行一行執行。前者彈性大、容錯高，後者每一步都看得到、可以重跑。
差別 2：AI 要在什麼環境
MCP 在 Claude 網頁與桌面版都能加連接器，不需要終端機。CLI 要 AI 能跑終端機，所以主要用在 Claude Code 這類環境。你用的是哪一種介面，常常就決定了你有哪些選擇。
差別 3：設定難不難，要看服務有沒有提供
CLI 是不是比較難設定？我的看法是不一定，差別只在這個服務有沒有提供官方 CLI。有提供，裝好就能用；沒提供，你就只剩 MCP 這條路。像 GitHub、Supabase、Stripe、Vercel 這 4 個服務兩種都有，清單在文章最前面的整理表。
CLI 真的比 MCP 省額度嗎？
先講結論：CLI 比較省額度、MCP 比較好用，這是我自己的使用經驗，Anthropic 官方沒有文章直接下這個結論。官方講的是另一件事：工具說明什麼時候進上下文。差距多大，要看你用的環境。
官方文件怎麼說
前面引過，Anthropic 說大部分 MCP 用戶端一開始就載入所有工具說明。他們在另一篇文章舉了 5 個服務、58 個工具約 55K token 的例子，也提到 Anthropic 內部看過工具說明在最佳化前吃到 134K token。工具愈多，還沒開始做事就先花掉愈多額度。
但 Claude Code 的做法不同。官方MCP 文件寫道：「Only tool names and server instructions load at session start」，也就是開場只放工具名稱和服務說明，用到才載入完整工具說明，所以多加 MCP 服務對上下文的影響很小。這個行為可以關閉，部分雲端部署也不支援，所以我只說 Claude Code 目前的做法，不說所有環境都一樣。
我自己怎麼選
我自己的做法是：服務有提供 CLI，我會讓 AI 用 CLI。AI 模型已經夠聰明，不需要工具箱幫它理解，具體的指令反而更清楚，你省下的上下文 token 可能就會差很多。這個判斷有前提：你的 AI 要能跑終端機，而且用的是一次載入全部工具說明的環境，差距才明顯。
如果你想知道上下文被吃掉之後怎麼處理，可以看我寫的 Claude Code 壓縮對話的 Context Mode 教學。
MCP 還是 CLI？依環境選的 3 種情況
選哪一個，先看你在哪裡用 AI：只用 Claude 網頁或 App，先用連接器；用 Claude Code 而且服務有官方 CLI，就讓 AI 用 CLI；兩種都有的服務，看環境選，不用二選一。
情況 1：只用 Claude 網頁或 App
先從連接器開始。Claude 網頁版的一般對話不是終端機環境，CLI 派不上用場；連接器設定簡單，加好就能用，最適合剛接觸的人。免費方案也能加 1 個，先挑你最常用的那個服務試試。
情況 2：用 Claude Code，而且服務有官方 CLI
讓 AI 用 CLI。指令具體，塞進 AI 的東西少，也比較好重跑。你只要確認服務真的有官方 CLI，例如 GitHub 的 gh；沒有的話，就用 MCP 補上。判斷清單可以直接看文章最前面的整理表。
情況 3：兩種都有的服務
不用二選一，看你在哪個環境用。以 Stripe 為例，官方兩種都提供，而且 Stripe 的MCP 文件還寫到，裝好 Stripe CLI 後執行 stripe agent setup，就能自動偵測你用的 AI 工具並設定好 Stripe MCP。官方立場是兩者並用，所以我不會對 Stripe 這類服務說有 CLI 就不要用 MCP。
常見問答
MCP CLI 差別是什麼？
差別在 AI 怎麼拿到工具。MCP 是一大包工具箱，你用白話說需求，AI 自己挑工具；CLI 是寫好的具體指令，AI 照著一行一行跑。MCP 是 Model Context Protocol 的縮寫，是連接 AI 與外部系統的開放標準。
MCP 跟 CLI 哪個比較好用？
我的經驗是 MCP 比較好用，CLI 比較省額度。MCP 用白話說需求就能開始，CLI 要 AI 能跑終端機。你只用 Claude 網頁或 App 就先用連接器，用 Claude Code 且服務有官方 CLI 就用 CLI。
沒有 Claude Code 也能用 CLI 嗎？
要看 AI 能不能跑終端機。CLI 是在終端機執行的指令，AI 沒有終端機就沒辦法替你下指令。只用 Claude 網頁或 App 的話，先從連接器（MCP）開始最直接。
Claude 免費方案可以加 MCP 連接器嗎？
可以，但有限制。依 Claude 說明中心，自訂連接器在免費方案可以用，數量限 1 個。Pro 與 Max 的新增路徑是 Customize 的 Connectors，按 Add 再選 Add custom connector。
MCP CLI 差別看完還是不確定怎麼選？可以找 AI 家教施文凱
MCP 跟 CLI 各有用處：MCP 讓你用白話交代工作，CLI 讓 AI 用具體指令照做。你在哪個環境用 AI、服務有沒有官方 CLI，才是選擇的依據。想知道你的情況適合哪一種，可以直接問我。
影片版在這裡：IG 影片。想先聽初步建議，可以加官方 LINE。我陪學員一對一做過的例子，整理在AI 教學案例。
想看看 Claude 的幾個產品怎麼分工，可以接著看 Claude Cowork 和 Claude Code 差異。
本文依 Anthropic 與各服務的官方文件整理，最後核對日期為 2026 年 10 月 25 日，價格與功能以官方頁面為準。
