AIプログラミングツールの発展に伴い、私はMCPツールに対する理解も変わってきていると感じています。

以前よく使われていたsequential thinking、task_managerは、モデルの計画と推論能力の向上に伴い、plan modeとthink harder/ultrathinkが登場しました。私は今、原生ツール内で作業を完結させたいと思っており、mcpを借りることは望んでいません。

もう一つのカテゴリは、context7やdeepwikiのようなコンテキスト強化ツールです。コンテキストエンジニアリングに関しては、より精密で正確である必要がありますが、この種のMCは現在のところその要求を満たすことができません。ですので、私はMCを使用するのではなく、自分で深く整理することを好みます。

文脈整理のプロセスは、Deep ResearchやNotebookLMなどの外部ツールを利用することができ、コードの外側で高品質で十分に包括的な文脈を事前に収集することができます。

さらに、テスト効率と精度を向上させることができるmcpツールをお勧めします。例えば、playwright mcpです。

要するに、mcpツールはAIプログラミング能力の延長として、手足の役割を果たすべきであり、脳を強化するものではない。