✔️ تب MCP کم‌رنگ شده؛ حالا همه دارن میرن سمت ابزارهای CLI!چند ماه پیش تقریباً همه درباره MCP (Model Context Protocol) صحبت می‌کردند و بسیاری آن را آینده تعامل با مدل‌های هوش مصنوعی می‌دانستند.اما اگر این روزها فعالیت کامیونیتی‌های هوش مصنوعی را دنبال کنید، متوجه می‌شوید که توجه‌ها بیشتر به سمت ابزارهای خط فرمان (CLI Tools) جلب شده است.دلیل این تغییر مسیر چیست؟مهم‌ترین دلیل، کاهش چشمگیر مصرف توکن است.وقتی یک Agent بخواهد یک فایل چند هزار خطی را بررسی کند، لزوماً نیازی نیست کل فایل را به مدل ارسال کند. ابزارهای CLI این امکان را می‌دهند که فقط بخش موردنیاز استخراج شود؛ در نتیجه هم سرعت بالاتر می‌رود، هم هزینه کمتر می‌شود و هم Context مدل بیهوده اشغال نمی‌شود.در ادامه چند ابزار مهمی که تقریباً تمام AI Agentها از آن‌ها استفاده می‌کنند را مرور می‌کنیم:▪️ ابزار grep؛ جستجوی هوشمند داخل فایل‌هاابزار grep یکی از پرکاربردترین ابزارهای لینوکس است که برای پیدا کردن یک کلمه، عبارت یا حتی Regex در فایل‌ها استفاده می‌شود.به جای اینکه Agent کل فایل را بخواند، فقط خطوطی را دریافت می‌کند که با الگوی موردنظر مطابقت دارند.مثال:grep "ERROR" app.logیا با Regex:grep "^INFO" app.logاین یعنی اگر فایل شما ۵۰ هزار خط داشته باشد، ممکن است فقط ۲۰ خط مرتبط به مدل ارسال شود.▪️ ابزار jq؛ فیلتر کردن فایل‌های JSONبیشتر APIها خروجی JSON تولید می‌کنند و معمولاً فقط بخشی از آن برای Agent اهمیت دارد.ابزار jq اجازه می‌دهد فقط فیلدهای موردنیاز استخراج شوند.مثال:cat data.json | jq '.name'یا:cat response.json | jq '.users[].email'در نتیجه به جای ارسال یک JSON چندصد خطی، فقط مقدار موردنیاز وارد Context مدل می‌شود.▪️ ابزار tail؛ مشاهده انتهای فایلبرای بررسی Logها معمولاً نیازی به خواندن کل فایل نیست.ابزار tail به صورت پیش‌فرض ۱۰ خط آخر فایل را نمایش می‌دهد.مثال:tail app.logیا:tail -n 50 app.logیکی از کاربردی‌ترین حالت‌های آن نیز مانیتورینگ لحظه‌ای لاگ‌هاست:tail -f app.logکه هر خط جدید را همان لحظه نمایش می‌دهد.▪️ عملگر Pipe (|)؛ اتصال دستورات به یکدیگرشاید جذاب‌ترین قابلیت ترمینال همین باشد.عملگر Pipe خروجی یک دستور را مستقیماً به ورودی دستور بعدی منتقل می‌کند و می‌توان چندین دستور را پشت سر هم زنجیره کرد.مثال:cat largefile.txt | grep "failed"یا حتی:cat app.log | grep ERROR | tail -20در این مثال ابتدا فقط خطاها استخراج می‌شوند و سپس فقط ۲۰ مورد آخر نمایش داده می‌شود.چرا AI Agentها عاشق CLI هستند؟د؟**وقتی Agentها از ابزارهای CLI استفاده می‌کنند:• تعداد توکن‌های مصرفی به شدت کاهش پیدا می‌کند.  • سرعت اجرای Taskها بیشتر می‌شود.  • فضای Context Window مدل با اطلاعات غیرضروری پر نمی‌شود.  • امکان پردازش فایل‌های بسیار بزرگ بدون ارسال کامل آن‌ها فراهم می‌شود.  • هر ابزار فقط همان داده‌ای را برمی‌گرداند که واقعاً موردنیاز است.به همین دلیل است که اگر نگاهی به Agentهای مدرن Claude CodedeCodex CLILIGemini CLILI*OpenCodede** بیندازید، می‌بینید بخش بزرگی از قدرت آن‌ها از همین ابزارهای ساده اما فوق‌العاده کاربردی خط فرمان می‌آید؛ نه از ارسال کل فایل‌ها به مدل.@Teachify | برنامه نویسی