决策指南

AI Agent 用 CLI 还是 MCP

根据具体工作选择命令行、MCP 或 API，不预设唯一赢家。

比较执行位置、使用的身份、返回的输出，以及写操作如何确认。

AI Agent 用 CLI 还是 MCP：全部对比

每个入口都是完整页面，包含清晰结果、操作边界和官方来源。

接口决策

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CLI 与 MCP

本地和 CI 的 shell 工作优先 CLI；更看重 typed discovery 和中介式远程权限时选 MCP。

选择能完成任务的最小接口，并清楚理解身份、输出和审批边界。

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GitHub CLI 与 GitHub MCP

本地 Git 和 shell 上下文重要时用 gh；需要受中介的 GitHub 操作目录时用 GitHub MCP。

根据仓库上下文、凭证归属和允许的写动作选择 GitHub 接口。

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kubectl 与 Kubernetes MCP

明确 shell 集群检查用 kubectl；受限工具目录能改善治理时使用 Kubernetes MCP。

选择能清楚展示 Context、身份、namespace 和变更边界的集群访问方式。

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浏览器自动化 CLI 与 MCP

可重复浏览器检查使用 CLI 和测试代码；需要工具中介观察的有人监督探索使用 MCP。

根据探索、长期测试或认证用户动作选择浏览器接口。

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工具选择

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curl 与 HTTPie

可移植和精确脚本优先 curl；可读交互请求和便捷 Session 优先 HTTPie。

选择让 Agent 与审查者都能清楚理解命令和失败行为的 HTTP 客户端。

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Terraform 与 OpenTofu

根据项目现有 State、Provider、治理和许可要求选择，不要随意切换引擎。

选择基础设施 CLI，同时避免 State 分叉或未经审查的迁移。

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jq 与 yq

JSON 优先 jq，YAML 或混合配置格式优先 yq；替换文件前都应预览转换结果。

选择原生匹配输入格式并保持确定性转换的数据 CLI。

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ripgrep 与 ag

新 Agent 工作流和现代仓库搜索优先 ripgrep；已有环境或脚本依赖 ag 时可保留。

选择能清楚理解 ignore、二进制处理、Regex 和输出行为的代码搜索命令。

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Firecrawl 与 Playwright

内容提取优先 Firecrawl；浏览器行为、截图、测试和必要交互使用 Playwright。

选择能返回所需证据、且不会带来不必要浏览或爬取的最简单接口。

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Agent 选择

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Claude Code 与 Codex

两者可以使用相同外部 CLI 栈；应根据团队可用的执行控制、项目流程和产品形态选择。

把编程 Agent 的选择与安全、可解析 CLI 的选择分开。

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如何选择正确的指南

比较同一个任务

用相同输入、身份、输出和成功条件评估两种选择。

确认执行位置

判断工作应在本地 shell、CI Runner、托管集成还是服务中完成。

检查权限表面

比较可用命令或工具、凭证范围、参数验证和写操作控制。

选好备选路径

首选方式无法安全完成任务时，保留第二种接口或恢复路线。

每份指南都会给你什么

有条件的建议

看到不同环境下哪种方案更合适，而不是一个通用赢家。

共同决策标准

比较身份、输出、失败行为、治理和操作风险。

审批边界

找出需要人确认的凭证、变更和范围扩大。

混合方案

CLI、MCP 与 API 责任边界清晰时，可以组合使用。

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有证据标签的 CLI 工具

用已记录的命令和证据检查 CLI 一侧。

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任务手册

查看某个决策在边界明确的工作流中如何落地。

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Agent CLI 工具栈

把选定接口与 Agent 沙箱及审批规则对齐。

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