Aprendi que a análise das dificuldades relacionadas com o MCP é bastante pertinente, atinge o cerne da questão, revelando que a implementação do MCP é um caminho longo e difícil, não é tão fácil. Vou aproveitar para expandir um pouco sobre isso:
O problema da explosão de ferramentas é real: os padrões de protocolo MCP, as ferramentas que podem ser ligadas são inundadas, é difícil para os LLMs efetivamente selecionar e usar tantas ferramentas, e nenhuma IA pode ser proficiente em todos os campos profissionais ao mesmo tempo, o que não é um problema que pode ser resolvido por quantidades de parâmetros.
2）Descrição da lacuna nos documentos: ainda existe um grande hiato entre a documentação técnica e a compreensão da IA. A maior parte da documentação da API é escrita para humanos, não para a IA, e carece de descrições semânticas.
A fraqueza da arquitetura de interface dupla: o MCP, como middleware entre o LLM e a fonte de dados, deve lidar tanto com solicitações a montante quanto com a conversão de dados a jusante, o que torna essa concepção arquitetónica intrinsecamente deficiente. Quando a fonte de dados explode, é praticamente impossível ter uma lógica de processamento unificada.
4）A estrutura de retorno é muito variável: a falta de padronização leva a uma confusão nos formatos de dados, não se trata de um simples problema de engenharia, mas sim de uma falta de colaboração na indústria como um todo, que requer tempo.
Janela de contexto limitada: não importa quão rapidamente o limite de tokens aumente, o problema da sobrecarga de informações sempre estará presente. O MCP gera uma grande quantidade de dados JSON, o que ocupa muito espaço de contexto e comprime a capacidade de raciocínio.
Flattening of nested structures: Complex object structures can lose hierarchical relationships in text descriptions, making it difficult for AI to reconstruct the associations between the data.
A dificuldade de conectar vários servidores MCP: "O maior desafio é que é complexo encadear MCPs juntos." Esta dificuldade não é infundada. Embora o MCP em si seja unificado como um protocolo padrão, a implementação específica de cada servidor na realidade é diferente, um processa arquivos, um se conecta a APIs, um opera bancos de dados... Quando a IA precisa colaborar entre servidores para realizar tarefas complexas, é tão difícil quanto tentar forçar Lego, tijolos e ímãs juntos.
A aparição do A2A é apenas o começo: o MCP é apenas a fase inicial da comunicação entre IA e IA. Uma verdadeira rede de Agentes de IA necessita de protocolos de colaboração e mecanismos de consenso de nível superior, o A2A pode ser apenas uma excelente iteração.
Acima.
Esses problemas refletem, na verdade, a dor de crescimento da transição da IA de um "conjunto de ferramentas" para um "sistema ecológico de IA". A indústria ainda está no estágio inicial de simplesmente entregar ferramentas à IA, em vez de construir uma verdadeira infraestrutura de colaboração em IA.
Portanto, é necessário desmistificar o MCP, mas não devemos subestimar o seu valor como tecnologia de transição.
Apenas bem-vindo ao novo mundo.
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Momento de Timidez: Análise das Sete Contradições Estruturais do Protocolo MCP na Colaboração em IA
Aprendi que a análise das dificuldades relacionadas com o MCP é bastante pertinente, atinge o cerne da questão, revelando que a implementação do MCP é um caminho longo e difícil, não é tão fácil. Vou aproveitar para expandir um pouco sobre isso:
2）Descrição da lacuna nos documentos: ainda existe um grande hiato entre a documentação técnica e a compreensão da IA. A maior parte da documentação da API é escrita para humanos, não para a IA, e carece de descrições semânticas.
4）A estrutura de retorno é muito variável: a falta de padronização leva a uma confusão nos formatos de dados, não se trata de um simples problema de engenharia, mas sim de uma falta de colaboração na indústria como um todo, que requer tempo.
Janela de contexto limitada: não importa quão rapidamente o limite de tokens aumente, o problema da sobrecarga de informações sempre estará presente. O MCP gera uma grande quantidade de dados JSON, o que ocupa muito espaço de contexto e comprime a capacidade de raciocínio.
Flattening of nested structures: Complex object structures can lose hierarchical relationships in text descriptions, making it difficult for AI to reconstruct the associations between the data.
A dificuldade de conectar vários servidores MCP: "O maior desafio é que é complexo encadear MCPs juntos." Esta dificuldade não é infundada. Embora o MCP em si seja unificado como um protocolo padrão, a implementação específica de cada servidor na realidade é diferente, um processa arquivos, um se conecta a APIs, um opera bancos de dados... Quando a IA precisa colaborar entre servidores para realizar tarefas complexas, é tão difícil quanto tentar forçar Lego, tijolos e ímãs juntos.
A aparição do A2A é apenas o começo: o MCP é apenas a fase inicial da comunicação entre IA e IA. Uma verdadeira rede de Agentes de IA necessita de protocolos de colaboração e mecanismos de consenso de nível superior, o A2A pode ser apenas uma excelente iteração.
Acima.
Esses problemas refletem, na verdade, a dor de crescimento da transição da IA de um "conjunto de ferramentas" para um "sistema ecológico de IA". A indústria ainda está no estágio inicial de simplesmente entregar ferramentas à IA, em vez de construir uma verdadeira infraestrutura de colaboração em IA.
Portanto, é necessário desmistificar o MCP, mas não devemos subestimar o seu valor como tecnologia de transição.
Apenas bem-vindo ao novo mundo.