コードこそ最適なツール

Arminは現行のMCPが推論に頼りすぎて非効率だと指摘している。

MCPの主な問題は「真の合成性がないこと」と「大量のコンテキストが必要なこと」である。

コード生成は再利用や検証が容易なため、MCPよりも効率的に自動化を実現できる。

繰り返し実行されるタスクは、LLM推論よりもコードの方が信頼性とスピードで優れている。

reStructuredTextをMarkdownに変換する際、自動化スクリプトを生成し、差分チェックを行うことで確実性を高めた事例。

コードは一度書けば何百回でも推論なしで実行でき、MCPにはない繰り返し実行のメリットがある。

ブラウザ操作もLLMにPythonスクリプトを生成させる方が高速かつ安定する。

現状のMCPには限界があり、コード生成との組み合わせが今後の課題である。

LLMを活用する際は、まずコードで課題を解決し、必要に応じてLLMを判断ステップとして利用することを推奨。