छोटा जवाब
CLI आम तौर पर MCP सर्वर से कम टोकन खर्च करता है: यह टूल सूची नहीं जोड़ता, और मॉडल आम कमांड पहले से जानता है। MCP वहाँ जीतता है जहाँ CLI नहीं है, जहाँ साइन-इन चाहिए, या ऐप में शेल नहीं है। दोनों में हर कदम एक अनुरोध है। कदमों को कोड में जोड़ना यह खर्च हटाता है।
इस गाइड में
टोकन में किसका कितना खर्च होता है?
बिल तीन चीज़ों से बनता है: टूल की सूची, कदमों की संख्या, और हर कदम से क्या लौटता है। MCP सर्वर और CLI तीनों में अलग हैं।
| खर्च | MCP सर्वर | CLI |
|---|---|---|
| टूल की सूची | हर टूल की एक परिभाषा है जिसे मॉडल को पढ़ना होता है। Claude Code डिफ़ॉल्ट रूप से इन्हें ज़रूरत पड़ने पर ही लोड करता है: जब तक कोई टूल इस्तेमाल न हो, कॉन्टेक्स्ट में सिर्फ़ टूल के नाम आते हैं। | कोई नहीं। मॉडल आम कमांड पहले से जानता है, या एक बार --help पढ़ लेता है। |
| हर कदम | एक टूल कॉल पूरी बातचीत पर एक अनुरोध है। | एक कमांड भी एक अनुरोध है, लेकिन एक कमांड पाइप और && से कई कदम जोड़ सकती है। |
| जो लौटता है | पूरा नतीजा बातचीत में आ जाता है। Claude Code 10,000 टोकन से ऊपर चेतावनी देता है और डिफ़ॉल्ट रूप से किसी नतीजे को 25,000 पर सीमित करता है। | मॉडल के देखने से पहले आप उसे छाँट सकते हैं (head, jq), या फ़ाइल में सहेज सकते हैं, जैसा Playwright CLI करता है। |
जोड़ना और छाँटना शेल से आता है, किसी एक CLI से नहीं: शेल की कमांड एक छोटा प्रोग्राम है जो एक अनुरोध में कई कदम चलाता है। नीचे दिया गया कोड मोड MCP को यही क्षमता देता है।
माप क्या कहते हैं?
तीन स्रोत, तीन नज़रियों से।
- AnthropicClaude Code की लागत गाइड कहती है कि
gh,aws,gcloudऔरsentry-cliजैसे CLI टूल अब भी कॉन्टेक्स्ट के मामले में MCP सर्वर से ज़्यादा किफ़ायती हैं, क्योंकि वे हर टूल की सूची नहीं जोड़ते। - MicrosoftPlaywright CLI का README कहता है कि CLI कॉल उसके MCP सर्वर से कम टोकन खर्च करती हैं: वे बड़े टूल स्कीमा और विस्तृत एक्सेसिबिलिटी ट्री मॉडल में लोड करने से बचती हैं। वह MCP को खोजबीन वाले ऑटोमेशन, ख़ुद को ठीक करने वाले टेस्ट और लंबे चलने वाले वर्कफ़्लो के लिए रखता है, जहाँ लगातार ब्राउज़र कॉन्टेक्स्ट टोकन की लागत से ज़्यादा मायने रखता है।
- ScalekitScalekit का मार्च 2026 का एक बेंचमार्क: GitHub के पाँच सिर्फ़ पढ़ने वाले काम, 75 रन, Claude Sonnet 4।
ghCLI ने हर काम में 1,365 से 9,386 टोकन इस्तेमाल किए और GitHub के MCP सर्वर ने 32,279 से 82,835, यानी 4 से 32 गुना ज़्यादा। MCP सर्वर 25 में से 7 रन में टाइमआउट से फ़ेल भी हुआ; CLI हर बार सफल रहा।
उस बेंचमार्क में GitHub की सभी 43 टूल परिभाषाएँ हर बातचीत में लोड की गई थीं। Claude Code अब इन्हें डिफ़ॉल्ट रूप से ज़रूरत पड़ने पर ही लोड करता है, जिससे वहाँ उस अंतर का सूची वाला हिस्सा हट जाता है, लेकिन हर कदम वाला हिस्सा नहीं, और उन ऐप में भी नहीं जो अब भी हर परिभाषा लोड करते हैं।
CLI कब जीतता है, और MCP कब?
CLI तब जीतता है जब…
- टूल जाना-पहचाना हो, जैसे gh, aws या gcloud।
- आउटपुट लंबा हो और आपको उसका एक हिस्सा ही चाहिए: मॉडल के पढ़ने से पहले उसे छाँट लें।
- आप ऐसे कोडिंग एजेंट में काम करते हों जिसके पास शेल और फ़ाइल सिस्टम है।
- कई कदम एक कमांड में समा जाएँ।
MCP तब जीतता है जब…
- सेवा का कोई CLI न हो, या सिर्फ़ अपने साइन-इन वाला एक रिमोट सर्वर हो।
- आपके AI ऐप में मॉडल के इस्तेमाल के लिए कोई शेल न हो, जैसे किसी चैट ऐप में।
- आपको टाइप्ड इनपुट और हर टूल क्या करता है उसकी सूची चाहिए, न कि वे फ़्लैग जो मॉडल ट्रेनिंग से याद रखता है।
- कई लोग एजेंट इस्तेमाल करते हों और हर एक को अपना अलग ऑथराइज़ेशन चाहिए: Scalekit की मुख्य बात।
क्या MCP खत्म हो गया है?
नहीं। यह प्रोटोकॉल अब भी वह करता है जो CLI नहीं कर सकता: साइन-इन वाली रिमोट सेवाओं तक पहुँचना, बिना शेल वाले ऐप में काम करना, और हर टूल का टाइप्ड तरीके से वर्णन करना। Microsoft का अपना README कुछ वर्कफ़्लो के लिए MCP रखता है।
जो पुराना पड़ रहा है, वह एक तरीका है: हर कदम पर एक टूल कॉल, पूरी बातचीत पर। CLI कमांड जोड़कर इसके एक हिस्से से बच जाता है। Anthropic और Cloudflare सामान्य हल बताते हैं, यानी ऐसा कोड लिखना जो टूल को कॉल करे, और उसे मापते भी हैं: Anthropic का उदाहरण 1,50,000 से घटकर 2,000 टोकन पर आ गया, और Cloudflare ने 2,500 से ज़्यादा एंडपॉइंट लगभग 1,000 टोकन में दिखाए।
Delta MCP यही हल है, तैयार रूप में, उन MCP सर्वर के लिए जिन्हें आप पहले से इस्तेमाल करते हैं: आपका AI हर काम एक प्रोग्राम की तरह लिखता है। हमने इसे उन सर्वर को सीधे कॉल करने के मुकाबले मापा, Tool Search चालू रखकर Claude Code पर:
Sonnet 5.5, हर वैरिएंट के दो से तीन रन, आख़िरी नतीजा हर सेवा में जाँचा गया।
| काम | टोकन | मॉडल कॉल | माप की तारीख़ |
|---|---|---|---|
| एक रिलीज़ ठीक करना, कोड मेंCerberus, 152 टूल | 13.4× कम | 26 → 6.5 | 5 अक्टूबर |
| देर से चल रहे 20 टिकट निपटानाएक टिकट मैनेजर | 4.8× कम | 5 → 2 | 2 अक्टूबर |
| लॉग इन करना, 3 संपर्क जोड़ना, उनकी सूची देखनाMicrosoft Playwright MCP | 3.9× कम | 12.6 → 4 | 2 अक्टूबर |
आपको कौन सा इस्तेमाल करना चाहिए?
अपनी स्थिति से शुरू करें, प्रोटोकॉल से नहीं।
| आपकी स्थिति | इस्तेमाल करें | क्यों |
|---|---|---|
| टूल जाना-पहचाना है और उसका CLI है: gh, aws, gcloud। | एक CLI | कोई सूची नहीं, और आप आउटपुट छाँट सकते हैं। Claude Code की लागत गाइड यही सुझाती है। |
| सेवा का कोई CLI नहीं है, या आप उस तक रिमोट सर्वर से पहुँचते हैं। | MCP | सेवा तक पहुँचने का यही रास्ता है। जिन सर्वर को आप इस्तेमाल करते हैं उन्हें रखें, और बाकी डिस्कनेक्ट करें। |
| आपके AI ऐप में शेल नहीं है। | MCP | CLI को चलने के लिए कोई जगह चाहिए। |
| एक काम कई कदमों या कई सेवाओं से होकर जाता है। | कोड, हर कदम पर एक कॉल नहीं | आपके MCP सर्वर के लिए यह Delta MCP करता है। CLI के लिए यह एक स्क्रिप्ट करती है। |
सवाल
AI एजेंट के लिए MCP बेहतर है या CLI?
कोई भी हमेशा नहीं। जहाँ कोई जाना-पहचाना CLI है, वहाँ CLI आम तौर पर सस्ता है, क्योंकि यह कोई टूल सूची नहीं जोड़ता और उसका आउटपुट छाँटा जा सकता है। जहाँ कोई CLI नहीं है, जहाँ साइन-इन चाहिए, या जहाँ ऐप में शेल नहीं है, वहाँ MCP ही रास्ता है। दोनों हर कदम के लिए एक अनुरोध की कीमत चुकाते हैं।
क्या टोकन में CLI, MCP सर्वर से सस्ता है?
आम तौर पर, हर काम के हिसाब से, हाँ। Scalekit ने gh CLI को हर काम में 1,365 से 9,386 टोकन पर मापा, जबकि GitHub के MCP सर्वर को 32,279 से 82,835 पर, सभी 43 टूल परिभाषाएँ लोड करके। Claude Code अब ये परिभाषाएँ ज़रूरत पड़ने पर ही लोड करता है, जिससे अंतर घटता है।
क्या MCP खत्म हो गया है?
नहीं। यह अब भी रिमोट सेवाएँ, साइन-इन और बिना शेल वाले ऐप संभालता है, और Microsoft का अपना Playwright CLI README खोजबीन वाले और लंबे चलने वाले वर्कफ़्लो के लिए MCP रखता है। टोकन जिस चीज़ में खर्च होते हैं, वह है हर कदम पर एक कॉल, जिसकी जगह कोड ले सकता है।
क्या मुझे अपने MCP सर्वर की जगह स्किल और CLI इस्तेमाल करने चाहिए?
सिर्फ़ वहाँ जहाँ अच्छा CLI मौजूद हो। स्किल भी मदद करती हैं: Claude Code शुरुआत में सिर्फ़ उनके विवरण लोड करता है और पूरा टेक्स्ट तब, जब कोई स्किल बुलाई जाती है, और एक स्किल में चलाने लायक कोड भी हो सकता है। Anthropic कहता है कि स्किल MCP सर्वर की जगह नहीं लेतीं, बल्कि उनकी पूरक हैं।
Playwright MCP सर्वर के साथ एक Playwright CLI भी क्यों है?
उसका README कहता है कि CLI कॉल बड़े टूल स्कीमा और विस्तृत एक्सेसिबिलिटी ट्री मॉडल में लोड करने से बचती हैं, और यह भी कि CLI के साथ स्किल उन कोडिंग एजेंट के लिए ठीक हैं जो सीमित कॉन्टेक्स्ट विंडो में ब्राउज़र ऑटोमेशन और बड़े कोडबेस, दोनों को संभालते हैं। खोजबीन वाले ऑटोमेशन, ख़ुद को ठीक करने वाले टेस्ट और लंबे चलने वाले वर्कफ़्लो के लिए MCP बना रहता है।
क्या Delta MCP किसी CLI की जगह लेता है?
नहीं। जहाँ अच्छा CLI हो, वहाँ CLI ही सही टूल है। Delta MCP उन MCP सर्वर के लिए है जो आपके पास पहले से हैं, कई कदमों वाले कामों पर: उन्हें सीधे कॉल करने के मुकाबले हमारे टेस्ट में 3.3–24.1× कम टोकन।
स्रोत
- Claude Code, Manage costs effectively (documentation) CLI टूल कॉन्टेक्स्ट के मामले में MCP सर्वर से ज़्यादा किफ़ायती हैं; MCP टूल परिभाषाएँ डिफ़ॉल्ट रूप से ज़रूरत पर लोड होती हैं।
- Claude Code, Connect Claude Code to tools via MCP (documentation) 10,000 टोकन की चेतावनी और टूल के नतीजे पर 25,000 टोकन की डिफ़ॉल्ट सीमा।
- Microsoft, Playwright CLI (README on GitHub) टोकन की बचत में CLI बनाम MCP, और कहाँ MCP बेहतर विकल्प बना रहता है।
- Scalekit, MCP vs CLI: Benchmarking AI Agent Cost & Reliability (11 मार्च 2026) GitHub बेंचमार्क: हर काम के टोकन, विश्वसनीयता और 43 टूल परिभाषाएँ।
- Anthropic, Code execution with MCP: Building more efficient agents (4 नवंबर 2025) 1,50,000 से 2,000 टोकन वाला उदाहरण; हर कदम पर एक कॉल की जगह टूल को कॉल करने वाला कोड।
- Cloudflare, Code Mode: give agents an entire API in 1,000 tokens (20 फ़रवरी 2026) 2,500 से ज़्यादा एंडपॉइंट लगभग 1,000 टोकन में, जबकि सामान्य MCP सर्वर के रूप में 11.7 लाख।
- Anthropic, Equipping agents for the real world with Agent Skills (16 अक्टूबर 2025) स्किल पहले अपना नाम और विवरण लोड करती हैं और बाकी ज़रूरत पड़ने पर; उनमें कोड हो सकता है; वे MCP सर्वर की पूरक हैं।
- Claude Code, Extend Claude with skills (documentation) स्किल के विवरण शुरुआत में लोड होते हैं; पूरी सामग्री तभी, जब कोई स्किल बुलाई जाए।
- Delta MCP, Benchmarks इस पेज पर Delta MCP का हर माप, उसके तरीके के साथ।
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