Pi AIアシスタントのチームであるEarendilは、Model Context Protocol（MCP）に対して積極的に批判的でした。彼らのウェブサイトpi.devにはかつて、PiはMCPをサポートしないという誇り高い宣言が掲載されており、Marioを含むチームメンバーはポッドキャストや投稿で繰り返しMCPを否定していました。この立場は、AIアシスタントエコシステムの一部において、MCPの有用性と設計に対する広範な懐疑心を反映していました。
2026年9月29日に『You Said No MCP!』と題したブログ投稿で、Earendilは方針転換を発表しました：MCPは now Piのコアにおけるサポートされる機能となっています。チームは、過去1年間MCPの進化を詳しく観察した結果、考えを改めたと説明しました。彼らは、世界が静止しているわけではなくMCP自身も改善されていることを認めつつ、統合のより説得力のある理由は、MCPに対応するために必要な技術作業の副次的利益にあると気付きました。具体的には、ツール呼び出しのサンドボックスを強化し、ドキュメントと説明を通じてツール検出を改善するなどの変更により、テストトーンを分類するJevのような他のツールの統合もはるかに容易になりました。
この画像は、記事で議論されたように、以前の反対を経てEarendilがModel Context Protocolへの支持を発表したブログ投稿を示しています。
EarendilのMCPへの再参加は、単にプロトコルを採用するだけではなく、小規模なAIハーネスのためのMCPの未来を形作ることでもあります。彼らは、トークン効率のために最適化されたテキストのみのレスポンスに依存するのではなく、ツールが構造化データを返し、メタデータを通じて検出可能なOpenAPIに近い形でMCPが進化することを主張しています。PiにおけるMCPの実用的な使用を示すため、投稿ではCodemodeという機能が強調されています。これは、JavaScriptサンドボックスを使用して（信頼できる環境で）ハーネス側でツールのオーケストレーションを実行します。例えば、typesafe/jevモデルとCodemodeを組み合わせて、オープンなLinearのイシューにおける frustation（不満）を分析する例が挙げられています：イシューの取得、コメントの取得、感情トーンの分類、結果の保存 — これらはすべてコンテキストを無駄にすることなく行われます。