MCP 当前主要缺点是无法真正组合且需要大量上下文.
与其依赖推理调用工具，不如让 LLM 生成和执行代码更高效.
通过 LLM→代码→LLM 的流水线，可实现可验证、可重复的大规模自动化.
代码生成方式在成本、速度和可靠性上均优于直接使用 MCP.
在迭代过程中利用 LLM 评审生成的代码，可提高转换准确性与信任度.
MCP 在大规模自动化中难以扩展且难以调试，依赖推理的方式存在天花板.
应绕过 MCP，探索以代码为中心的自动化与工具抽象方案.
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