Penting untuk menghilangkan kesan MCP, tetapi juga jangan mengabaikan nilainya sebagai teknologi transisi.
Penulis: Haotian
Saya telah belajar bahwa analisis tentang kesulitan MCP ini sangat tepat, mengenai masalah inti, mengungkapkan bahwa jalan pelaksanaan MCP tidaklah mudah, saya akan menambahkan sedikit:
Masalah ledakan alat itu nyata: Standar protokol MCP, alat yang dapat terhubung telah melanda, LLM kesulitan untuk memilih dan menggunakan begitu banyak alat secara efektif, dan tidak ada AI yang dapat menguasai semua bidang profesional sekaligus, ini bukan masalah yang dapat diselesaikan dengan jumlah parameter.
2）Deskripsi kesenjangan dokumen: Masih ada kesenjangan besar antara dokumentasi teknis dan pemahaman AI. Sebagian besar dokumentasi API ditulis untuk dibaca manusia, bukan untuk dibaca AI, dan kurang memiliki deskripsi yang bermakna.
Kelemahan arsitektur dual interface: MCP sebagai middleware antara LLM dan sumber data, harus menangani permintaan hulu dan mengubah data hilir, desain arsitektur ini memiliki kekurangan bawaan. Ketika sumber data meledak, hampir tidak mungkin untuk memiliki logika pemrosesan yang seragam.
Struktur pengembalian sangat bervariasi: standar yang tidak seragam menyebabkan format data menjadi kacau, ini bukan masalah teknik yang sederhana, tetapi merupakan hasil dari kurangnya kolaborasi di seluruh industri, yang membutuhkan waktu.
Jendela konteks terbatas: Terlepas dari seberapa cepat batas token meningkat, masalah kelebihan informasi selalu ada. MCP mengeluarkan banyak data JSON akan memakan banyak ruang konteks, mengurangi kemampuan penalaran.
6）Penyederhanaan struktur bersarang: Struktur objek yang kompleks dalam deskripsi teks akan kehilangan hubungan hierarkis, membuat AI sulit untuk membangun keterkaitan antar data.
Kesulitan menghubungkan beberapa server MCP: "Tantangan terbesar adalah rumit untuk merangkai MCP bersama-sama." Meskipun MCP disatukan sebagai protokol standar itu sendiri, implementasi spesifik dari setiap server pada kenyataannya berbeda, satu memproses file, satu terhubung ke API, satu memanipulasi database... Ketika AI perlu berkolaborasi di seluruh server untuk menyelesaikan tugas yang kompleks, itu sama sulitnya dengan mencoba memaksa Lego, batu bata, dan magnet bersama-sama.
8）Kemunculan A2A hanyalah awal: MCP hanyalah tahap awal komunikasi AI-ke-AI. Jaringan AI Agent yang sebenarnya memerlukan protokol kolaborasi dan mekanisme konsensus yang lebih tinggi, A2A mungkin hanya merupakan iterasi yang baik.
Demikian.
Masalah-masalah ini sebenarnya mencerminkan rasa sakit transisi dari AI dari "perpustakaan alat" ke "ekosistem AI". Industri masih berada pada tahap awal di mana alat hanya diberikan kepada AI, bukan membangun infrastruktur kolaborasi AI yang sebenarnya.
Jadi, perlu untuk menghilangkan pesona MCP, tetapi juga jangan meremehkan nilai teknologi transisi ini.
Selamat datang di dunia baru.
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
MCP menghadapi perjalanan panjang, tantangan apa yang dihadapi?
Penulis: Haotian
Saya telah belajar bahwa analisis tentang kesulitan MCP ini sangat tepat, mengenai masalah inti, mengungkapkan bahwa jalan pelaksanaan MCP tidaklah mudah, saya akan menambahkan sedikit:
2）Deskripsi kesenjangan dokumen: Masih ada kesenjangan besar antara dokumentasi teknis dan pemahaman AI. Sebagian besar dokumentasi API ditulis untuk dibaca manusia, bukan untuk dibaca AI, dan kurang memiliki deskripsi yang bermakna.
Kelemahan arsitektur dual interface: MCP sebagai middleware antara LLM dan sumber data, harus menangani permintaan hulu dan mengubah data hilir, desain arsitektur ini memiliki kekurangan bawaan. Ketika sumber data meledak, hampir tidak mungkin untuk memiliki logika pemrosesan yang seragam.
Struktur pengembalian sangat bervariasi: standar yang tidak seragam menyebabkan format data menjadi kacau, ini bukan masalah teknik yang sederhana, tetapi merupakan hasil dari kurangnya kolaborasi di seluruh industri, yang membutuhkan waktu.
Jendela konteks terbatas: Terlepas dari seberapa cepat batas token meningkat, masalah kelebihan informasi selalu ada. MCP mengeluarkan banyak data JSON akan memakan banyak ruang konteks, mengurangi kemampuan penalaran.
6）Penyederhanaan struktur bersarang: Struktur objek yang kompleks dalam deskripsi teks akan kehilangan hubungan hierarkis, membuat AI sulit untuk membangun keterkaitan antar data.
8）Kemunculan A2A hanyalah awal: MCP hanyalah tahap awal komunikasi AI-ke-AI. Jaringan AI Agent yang sebenarnya memerlukan protokol kolaborasi dan mekanisme konsensus yang lebih tinggi, A2A mungkin hanya merupakan iterasi yang baik.
Demikian.
Masalah-masalah ini sebenarnya mencerminkan rasa sakit transisi dari AI dari "perpustakaan alat" ke "ekosistem AI". Industri masih berada pada tahap awal di mana alat hanya diberikan kepada AI, bukan membangun infrastruktur kolaborasi AI yang sebenarnya.
Jadi, perlu untuk menghilangkan pesona MCP, tetapi juga jangan meremehkan nilai teknologi transisi ini.
Selamat datang di dunia baru.