Saya telah belajar bahwa analisis tantangan mengenai MCP ini cukup tepat, langsung mengenai inti masalah, mengungkapkan bahwa penerapan MCP tidaklah mudah dan masih panjang jalannya. Saya ingin memperluas sedikit:
Masalah ledakan alat itu nyata: standar protokol MCP, alat yang dapat dihubungkan kebanjiran, sulit bagi LLM untuk secara efektif memilih dan menggunakan begitu banyak alat, dan tidak ada AI yang dapat mahir dalam semua bidang profesional pada saat yang bersamaan, yang bukan masalah yang dapat diselesaikan dengan kuantitas parameter.
2）Deskripsi kesenjangan dokumen: Masih terdapat kesenjangan besar antara dokumentasi teknis dan pemahaman AI. Sebagian besar dokumentasi API ditulis untuk dibaca manusia, bukan untuk dibaca AI, dan kurang memiliki deskripsi semantis.
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, logika pemrosesan yang seragam hampir tidak mungkin.
Struktur pengembalian sangat bervariasi: standar yang tidak seragam menyebabkan kekacauan format data, ini bukan masalah teknik sederhana, melainkan akibat dari kurangnya kolaborasi industri secara keseluruhan, yang membutuhkan waktu.
5）Jendela konteks terbatas: Terlepas dari seberapa cepat batas token meningkat, masalah kelebihan informasi selalu ada. MCP mengeluarkan banyak data JSON yang akan memakan banyak ruang konteks, mengurangi kemampuan inferensi.
6）Meratakan Struktur Bersarang: Struktur objek yang kompleks dalam deskripsi teks akan kehilangan hubungan hierarkis, sehingga AI sulit untuk membangun kembali keterkaitan antar data.
Kesulitan menghubungkan beberapa server MCP: "Tantangan terbesar adalah rumit untuk merangkai MCP bersama-sama." Kesulitan ini tidak berdasar. Meskipun MCP sendiri disatukan sebagai protokol standar, implementasi spesifik dari setiap server pada kenyataannya berbeda, satu memproses file, satu terhubung ke API, satu mengoperasikan 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.
Munculnya A2A hanyalah awal: MCP hanyalah tahap awal komunikasi AI-ke-AI. Jaringan Agensi AI yang sebenarnya memerlukan protokol kolaborasi dan mekanisme konsensus yang lebih tinggi, A2A mungkin hanya merupakan iterasi yang baik.
Itu saja.
Masalah-masalah ini sebenarnya mencerminkan rasa sakit transisi AI dari "perpustakaan alat" ke "ekosistem AI". Industri masih berada di tahap awal di mana hanya memberikan alat kepada AI, bukan membangun infra kolaborasi AI yang sebenarnya.
Jadi, penting untuk mengurangi daya tarik MCP, tetapi juga jangan mengabaikan nilai teknologinya sebagai teknologi transisi.
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.
Momen Ketidakpastian: Menganalisis Tujuh Kontradiksi Struktural dalam Protokol MCP dalam Kolaborasi AI
Saya telah belajar bahwa analisis tantangan mengenai MCP ini cukup tepat, langsung mengenai inti masalah, mengungkapkan bahwa penerapan MCP tidaklah mudah dan masih panjang jalannya. Saya ingin memperluas sedikit:
2）Deskripsi kesenjangan dokumen: Masih terdapat kesenjangan besar antara dokumentasi teknis dan pemahaman AI. Sebagian besar dokumentasi API ditulis untuk dibaca manusia, bukan untuk dibaca AI, dan kurang memiliki deskripsi semantis.
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, logika pemrosesan yang seragam hampir tidak mungkin.
Struktur pengembalian sangat bervariasi: standar yang tidak seragam menyebabkan kekacauan format data, ini bukan masalah teknik sederhana, melainkan akibat dari kurangnya kolaborasi industri secara keseluruhan, yang membutuhkan waktu.
5）Jendela konteks terbatas: Terlepas dari seberapa cepat batas token meningkat, masalah kelebihan informasi selalu ada. MCP mengeluarkan banyak data JSON yang akan memakan banyak ruang konteks, mengurangi kemampuan inferensi.
6）Meratakan Struktur Bersarang: Struktur objek yang kompleks dalam deskripsi teks akan kehilangan hubungan hierarkis, sehingga AI sulit untuk membangun kembali keterkaitan antar data.
Kesulitan menghubungkan beberapa server MCP: "Tantangan terbesar adalah rumit untuk merangkai MCP bersama-sama." Kesulitan ini tidak berdasar. Meskipun MCP sendiri disatukan sebagai protokol standar, implementasi spesifik dari setiap server pada kenyataannya berbeda, satu memproses file, satu terhubung ke API, satu mengoperasikan 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.
Munculnya A2A hanyalah awal: MCP hanyalah tahap awal komunikasi AI-ke-AI. Jaringan Agensi AI yang sebenarnya memerlukan protokol kolaborasi dan mekanisme konsensus yang lebih tinggi, A2A mungkin hanya merupakan iterasi yang baik.
Itu saja.
Masalah-masalah ini sebenarnya mencerminkan rasa sakit transisi AI dari "perpustakaan alat" ke "ekosistem AI". Industri masih berada di tahap awal di mana hanya memberikan alat kepada AI, bukan membangun infra kolaborasi AI yang sebenarnya.
Jadi, penting untuk mengurangi daya tarik MCP, tetapi juga jangan mengabaikan nilai teknologinya sebagai teknologi transisi.
Selamat datang di dunia baru.