Öğrendim ki, MCP ile ilgili bu zorluk analizi oldukça yerinde, sorunların özüne iniyor, MCP'nin uygulanma yolunun uzun ve kolay olmadığını ortaya koyuyor, ben de bunu genişleteyim:
Araç patlama sorunu gerçek: MCP protokol standardı, bağlanabilir araçların aşırı derecede çoğalmasına neden oldu, LLM bu kadar çok aracı etkili bir şekilde seçip kullanmakta zorlanıyor ve hiçbir AI aynı anda tüm uzmanlık alanlarında ustalaşamaz; bu, parametre miktarının çözebileceği bir sorun değil.
2）Belge açıklama uçurumu: Teknik belgeler ile AI anlayışı arasında hala büyük bir kesinti var. Çoğu API belgesi insanlar için yazılmış, AI için değil, anlamsal açıklamalardan yoksun.
Çift arayüz mimarisinin zayıf noktası: MCP, LLM ile veri kaynağı arasında bir ara katman olarak hem yukarıdan gelen talepleri işlemek hem de aşağıdan gelen verileri dönüştürmek zorundadır; bu mimari tasarım doğuştan yetersizdir. Veri kaynağı patladığında, birleşik işleme mantığı neredeyse imkansız hale gelir.
Dönüş yapıları çok farklı: Standartların birliği olmaması veri formatlarının karmaşasına neden oluyor, bu basit bir mühendislik sorunu değil, sektördeki iş birliğinin tamamen eksik olmasının bir sonucudur, zamana ihtiyaç var.
Bağlam penceresi sınırlı: Token üst sınırı ne kadar hızlı artarsa artsın, bilgi aşırı yüklenmesi sorunu her zaman mevcuttur. MCP'nin bir yığın JSON verisi üretmesi, büyük miktarda bağlam alanı kaplayarak çıkarım yeteneğini zorlar.
İç içe yapı düzleştirme: Karmaşık nesne yapıları metin tanımında katman ilişkilerini kaybedecek, AI veriler arasındaki bağlantıları yeniden oluşturmakta zorlanacaktır.
Birden fazla MCP sunucusunu bağlamanın zorluğu: "En büyük zorluk, MCP'leri birbirine zincirlemenin karmaşık olmasıdır." Bu zorluk temelsiz değildir. MCP'nin kendisi standart bir protokol olarak birleştirilmiş olsa da, gerçekte her sunucunun özel uygulaması farklıdır, biri dosyaları işler, biri API'lere bağlanır, biri veritabanlarını çalıştırır... Yapay zekanın karmaşık görevleri yerine getirmek için sunucular arasında işbirliği yapması gerektiğinde, Lego'yu, tuğlaları ve mıknatısları bir araya getirmeye çalışmak kadar zordur.
8）A2A'nın ortaya çıkması sadece bir başlangıçtır: MCP, AI'den AI'ye iletişimin başlangıç aşamasıdır. Gerçek AI Ajan ağı daha yüksek seviyede işbirliği protokolleri ve mutabakat mekanizmaları gerektirir, A2A belki de mükemmel bir iterasyonun yalnızca bir örneğidir.
Yukarıda.
Bu sorunlar aslında AI'nın "alet kutusu"ndan "AI ekosistemi"ne geçiş dönemindeki sancıları yansıtıyor. Sektör, gerçekten AI işbirliği altyapısı oluşturmak yerine, AI'ya araçları vermenin ilkel aşamasında kalıyor.
Bu nedenle, MCP'yi büyüsünden arındırmak çok önemlidir, ancak onu bir geçiş teknolojisi olarak da değersizleştirmemeliyiz.
Yeni dünyaya hoş geldiniz.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
Korkunun Büyüsü: MCP protokolünün AI işbirliğindeki yedi temel yapısal çelişkisini analiz etmek
Öğrendim ki, MCP ile ilgili bu zorluk analizi oldukça yerinde, sorunların özüne iniyor, MCP'nin uygulanma yolunun uzun ve kolay olmadığını ortaya koyuyor, ben de bunu genişleteyim:
2）Belge açıklama uçurumu: Teknik belgeler ile AI anlayışı arasında hala büyük bir kesinti var. Çoğu API belgesi insanlar için yazılmış, AI için değil, anlamsal açıklamalardan yoksun.
Çift arayüz mimarisinin zayıf noktası: MCP, LLM ile veri kaynağı arasında bir ara katman olarak hem yukarıdan gelen talepleri işlemek hem de aşağıdan gelen verileri dönüştürmek zorundadır; bu mimari tasarım doğuştan yetersizdir. Veri kaynağı patladığında, birleşik işleme mantığı neredeyse imkansız hale gelir.
Dönüş yapıları çok farklı: Standartların birliği olmaması veri formatlarının karmaşasına neden oluyor, bu basit bir mühendislik sorunu değil, sektördeki iş birliğinin tamamen eksik olmasının bir sonucudur, zamana ihtiyaç var.
Bağlam penceresi sınırlı: Token üst sınırı ne kadar hızlı artarsa artsın, bilgi aşırı yüklenmesi sorunu her zaman mevcuttur. MCP'nin bir yığın JSON verisi üretmesi, büyük miktarda bağlam alanı kaplayarak çıkarım yeteneğini zorlar.
İç içe yapı düzleştirme: Karmaşık nesne yapıları metin tanımında katman ilişkilerini kaybedecek, AI veriler arasındaki bağlantıları yeniden oluşturmakta zorlanacaktır.
Birden fazla MCP sunucusunu bağlamanın zorluğu: "En büyük zorluk, MCP'leri birbirine zincirlemenin karmaşık olmasıdır." Bu zorluk temelsiz değildir. MCP'nin kendisi standart bir protokol olarak birleştirilmiş olsa da, gerçekte her sunucunun özel uygulaması farklıdır, biri dosyaları işler, biri API'lere bağlanır, biri veritabanlarını çalıştırır... Yapay zekanın karmaşık görevleri yerine getirmek için sunucular arasında işbirliği yapması gerektiğinde, Lego'yu, tuğlaları ve mıknatısları bir araya getirmeye çalışmak kadar zordur.
8）A2A'nın ortaya çıkması sadece bir başlangıçtır: MCP, AI'den AI'ye iletişimin başlangıç aşamasıdır. Gerçek AI Ajan ağı daha yüksek seviyede işbirliği protokolleri ve mutabakat mekanizmaları gerektirir, A2A belki de mükemmel bir iterasyonun yalnızca bir örneğidir.
Yukarıda.
Bu sorunlar aslında AI'nın "alet kutusu"ndan "AI ekosistemi"ne geçiş dönemindeki sancıları yansıtıyor. Sektör, gerçekten AI işbirliği altyapısı oluşturmak yerine, AI'ya araçları vermenin ilkel aşamasında kalıyor.
Bu nedenle, MCP'yi büyüsünden arındırmak çok önemlidir, ancak onu bir geçiş teknolojisi olarak da değersizleştirmemeliyiz.
Yeni dünyaya hoş geldiniz.