【2025年版】CLI AIエージェントのアーキテクチャ設計：MCPと直接コマンド実行のメリット・デメリット徹底比較

はじめに：AIエージェント開発、その根源的な問い

AIエージェント開発が活発化する2025年、私たちは「AIにどうやって世界を認識させ、タスクを実行させるか？」という、アーキテクチャの根源的な選択に直面しています。この選択は、アプリケーションのセキュリティ、開発速度、そして将来の拡張性まで、プロジェクトのあらゆる側面に影響を及ぼします。

現在、そのアプローチは大きく2つの潮流に分かれています。

1. MCP (Model Context Protocol): AIと外部ツールの間に「安全なゲートウェイ」を設け、抽象化されたツールを使わせるアプローチ。
2. 直接実行権限 (Direct Command Execution): AIエージェントに、gitやghといったCLIツールを直接実行する権限を与える、より自由度の高いアプローチ。

「絶対的な安全性」か、「無限の柔軟性」か。
本記事では、この2つのアーキテクチャをセキュリティ、開発速度、コスト、拡張性という4つの重要な評価軸で徹底的に比較・分析し、あなたのプロジェクトに最適な選択を導き出すための実践的な判断基準を提供します。

第1章: アプローチの定義：MCP vs 直接実行権限

まず、それぞれのアーキテクチャがどのようなものかを正確に理解しましょう。

MCP (Model Context Protocol) とは？

MCPは、AIモデルと外部ツール（API、ファイルシステムなど）の間に立つ「翻訳者」であり「安全なゲートウェイ」です。

• コンセプト: AIは search_documentation("keyword") のような抽象化されたツールを呼び出すだけ。実際のAPIリクエストや複雑な処理は、裏側で動作するMCPサーバーがすべて肩代わりします。
• 利点:
  • 高セキュリティ: AIは許可された操作しか実行できず、危険なコマンドを生成するリスクがありません。
  • プロンプトの簡素化: AIはツールの詳細な使い方（APIの引数など）を覚える必要がなく、プロンプトがシンプルになります。
• 課題: 新しいツールを追加するたびに、MCPサーバー側の開発が必要になります。

直接実行権限 (Direct Command Execution) とは？

こちらは、AIエージェントに直接シェルコマンドを実行する能力を与えるアプローチです。

• コンセプト: AIが「gh pr create --title 'バグ修正' --body '修正内容'」のような具体的なコマンドを生成し、それをsubprocessなどのモジュールで実行。標準出力（stdout）やエラー（stderr）をAIにフィードバックして、次の行動を決定させます。
• 利点:
  • 高い柔軟性: 世の中に存在する無数のCLIツールを、そのままAIエージェントの能力として組み込めます。
  • 迅速な開発: 新しいツールを使いたい場合、pip installするだけで準備が完了します。
• 課題: rm -rf / のような破滅的なコマンドを生成・実行してしまうリスクが常に伴います。

第2章: 徹底比較：4つの評価軸で見る最適アーキテクチャ

どちらのアプローチが優れているかは、プロジェクトの要件によって異なります。4つの軸で比較してみましょう。

1. セキュリティ：言うまでもなく、MCPの圧勝

• MCP: AIが操作できる範囲は、あなたがMCPサーバーに実装したツールの範囲に厳密に限定されます。サンドボックス化されており、意図しないファイル削除や情報漏洩のリスクを原理的に排除できます。
• 直接実行: 常にリスクと隣り合わせです。悪意のある、あるいは単に不適切なコマンドが生成される可能性をゼロにはできません。このアプローチを採用するには、実行コマンドの厳格なホワイトリスト化、読み取り専用操作の徹底、コンテナ技術による実行環境の隔離など、多層的なセキュリティ対策が絶対に不可欠です。

2. 開発速度と柔軟性：トレードオフの関係

• MCP: 新しいツール（例: JIRAチケット作成）を追加したい場合、MCPサーバーにそのためのロジックを実装する必要があります。初期開発や機能追加の速度は遅くなりがちです。しかし、一度ツールが揃えば、AI側のプロンプトは安定し、管理しやすくなります。
• 直接実行: gh (GitHub CLI) をインストールすれば、その瞬間からAIはGitHub操作の能力を獲得します。開発の初速と柔軟性は圧倒的です。ただし、AIにツールの使い方を正しく理解させ、複雑なタスクを実行させるためのプロンプトエンジニアリングは高度化・複雑化します。

3. コスト：サーバー費用か、人件費か

• MCP: MCPサーバーをホスティングし、24時間365日稼働させるための運用・保守コストが発生します。
• 直接実行: サーバーは不要ですが、前述の高度なセキュリティ対策を設計・実装・維持するための高スキルなエンジニアの人件費がコストとなります。単純なサーバー費用よりも高くなる可能性も十分にあります。

4. 拡張性：CLIエコシステムの恩恵を受ける直接実行

• MCP: 拡張性は、あなたの開発チームがMCPサーバーを改修する速度に依存します。
• 直接実行: apt-get install や npm install -g で新しいCLIツールをインストールするだけで、AIエージェントの能力を無限に拡張できます。このスピード感と広大なCLIエコシステムを直接活用できる点が、最大の魅力です。

第3章: 実践的ユースケース：あなたのプロジェクトにはどちらが最適か？

理論は分かりました。では、具体的にどのような場合にどちらを選ぶべきでしょうか。

✅ MCPが適しているケース

• エンタープライズ向けAIアシスタント: 顧客データなどを扱うため、セキュリティが最優先される場合。
• 特定ドメイン特化型エージェント: 例えば、社内ドキュメント検索やAWS環境のモニタリングなど、操作範囲が明確に限定されている場合。
• 一般ユーザーに広く提供するサービス: 何が入力されるか予測不可能なため、安全性を担保する必要がある場合。

✅ 直接実行権限が適しているケース

• 個人の開発効率を最大化するローカルアシスタント: リスクを理解したエンジニアが自己責任で使う、ローカル環境完結型のツール。
• CI/CDパイプライン内の自動化エージェント: 実行環境が完全にコントロールされており、実行されるコマンドも定型的な場合。
• 高速なプロトタイピング: アイデアを素早く検証したいスタートアップの初期段階。

結論：ガードレールか、パワーハンドルか。そして未来へ。

MCPと直接実行権限の選択は、「安全性と安定性のためのガードレール」を取るか、「柔軟性とスピードのためのパワーハンドル」を取るか、というプロジェクトの思想そのものを反映します。

どちらか一方が絶対的に正しいわけではありません。しかし、2025年現在のベストプラクティスとしては、両者の利点を組み合わせたハイブリッドアプローチが現実的な解となりつつあります。

例えば、「ファイル読み取りやWeb検索のような安全な操作は直接実行を許可し、ファイル書き込みやAPI実行のような危険な操作はMCPを経由させる」といった設計です。

AIエージェントのアーキテクチャ設計は、まだ始まったばかりの新しい領域です。この記事が、あなたがその第一歩を踏み出すための確かな指針となれば幸いです。

次のステップとして、まずはDockerコンテナ内で、限定された権限を持つユーザーとしてコマンドを実行させる「安全な直接実行」のプロトタイプを作成してみることをお勧めします。