本文通过构建一个名为 terminalcp 的终端管理工具，比较了 MCP 和 CLI 两种方式在 AI 编码Agent（Claude Code）中的表现。作者设计了三种测试任务（LLDB 调试、Python REPL 交互、项目分析），对 terminalcp 的 MCP 服务器、CLI 版本以及标准工具 tmux 和 screen 进行了 10 次重复实验。结果显示，所有工具在简单任务上成功率相当，但 screen 在复杂的项目分析任务中完全失败（0% 成功率）。MCP 和 CLI 版本总体表现接近，但 MCP 因绕过安全检测而更快更便宜，且在处理复杂 TUI 交互时更具优势。文章强调，工具设计的质量（如 Token 效率、文档清晰度）远比协议选择更为关键，建议优先打造优秀的 CLI，再基于其构建 MCP 服务器。
