在 MCP（Model Context Protocol）驱动的 AI 代理系统中，工具描述 schema 每次请求均注入上下文，导致 token 消耗激增，尤其多工具场景下可达数万 token，推理成本随之飙升。通过 CLI 驱动策略，可将 MCP 服务器转换为命令行工具，利用模型预训练的 CLI 知识，仅需 --help 发现参数，支持动态组合，显著降低上下文负担。
核心观点在于三管齐下：批处理减少调用频次、缓存复用稳定内容、高效提示最小化输入规模。这种组合在实际管道中可将成本压至原有的 20-30%，证据源于 Amazon Q CLI 与 AWS Pricing MCP 的集成实践，该 CLI 通过 MCP 服务器直接生成成本报告，避免了全量 schema 加载。
批处理策略：合并调用，摊薄开销
传统 MCP 每个工具调用独立注入 schema，10 工具场景下单轮即耗费上万 token。CLI 转换后，模型可生成复合命令如linear list-issues --raw '{"limit":3}' | jq '.[] | .comments[]'，一调用完成多步。
落地参数：
- 缓冲队列：实时场景微批次 50-200ms 聚合，或离线缓冲 20 项 / 调用，确保不超过模型 token 限（128k）。
- 多路复用工具：设计单一 CLI 入口
tool --op a,b,c，服务器端扇出执行。 - 计划 - 执行模式：首调用生成工具计划 JSON，服务器并行执行后单次反馈结果，减少往返。
监控点：调用次数 / 批次大小，阈值 > 5 小调用 / 轮则警报优化。回滚：若批次超时 > 2s，降级单调用。
缓存机制：多层复用，命中率 > 70%
MCP prefix（如系统提示 + 工具 schema）稳定不变，却每次重传。CLI 绕过此问题，模型仅知工具存在，通过 --help 动态获参；响应缓存键为规范化 args hash。
多层缓存清单：
- 前缀缓存：模型提供商原生（如 Claude），CLI 系统提示版本化，变更 < 1%/ 周。
- 响应缓存：键
(model, prompt_hash, args_hash)，TTL 1h；语义缓存用嵌入相似 > 0.85 阈值复用。 - 服务器缓存：共享定价 / 架构模式，Redis TTL 24h。
- 参数：缓存击中率目标 80%，miss>20% 优化键设计；容量限 1GB，避免内存溢出。
证据：CLIHub 等工具转换后，token 节省 84%，因避免 schema dump。 风险：缓存失效污染，限 TTL + 手动失效 API。
高效提示设计：结构化 + 精简，token 减半
冗长 prompt + 全历史重放是另一杀手。CLI 模板化 prompt，确保一致性提升缓存命中。
优化清单：
- 系统提示精简：移动态至 user 消息，工具描述链接外部。
- 结构输出：要求 JSON 而非散文，如
{"architecture": "...", "cost": num, "optimizations": []}。 - 历史压缩：总结窗口，每 N=5 轮浓缩前史至 “memory” 块，丢弃原始。
- 参数：温度 0.2 结构任务，max_tokens 限输出 < 500；模板占位符如
cost_template.txt。
CLI 集成额外益处：Unix 管道tool | jq，模型训练数据丰富，准确率高于生 MCP。
监控与回滚清单
部署 CLI-MCP 管道：
- 转换 MCP 至 CLI（CLIHub），测试 --help 覆盖率 > 95%。
- 管道：小模型提取→CLI 批调用→大模型合成。
- 监控：Prometheus 追踪 token / 调用、缓存率、成本 / 小时；警阑 > 阈值 10%。
- 回滚：A/B 测试，CLI 路径异常 > 5% 切换纯 MCP。
此策略适用于 FinOps 代理，如 AWS 成本估算管道，落地后成本降 70%，延迟稳 < 2s。
资料来源： [1] AWS 博客：Amazon Q CLI 与 AWS Pricing MCP 成本估算。 [2] HN 讨论：CLI vs MCP token 效率对比。
（正文约 1250 字）