Học được rằng, phân tích về những khó khăn của MCP này rất đúng trọng tâm, chạm đến vấn đề cốt lõi, tiết lộ rằng con đường hiện thực hóa MCP còn dài và không dễ dàng, tôi xin mở rộng thêm một chút:
1）Vấn đề công cụ bùng nổ là có thật: tiêu chuẩn giao thức MCP, sự bùng nổ của các công cụ có thể kết nối, LLM khó có thể lựa chọn và sử dụng hiệu quả quá nhiều công cụ như vậy, và không có AI nào có thể thành thạo tất cả các lĩnh vực chuyên môn cùng một lúc, đây không phải là vấn đề có thể giải quyết chỉ bằng số lượng tham số.
2）Mô tả khoảng cách tài liệu: Giữa tài liệu kỹ thuật và hiểu biết của AI vẫn còn một khoảng cách lớn. Phần lớn tài liệu API được viết cho con người, không phải để AI đọc, thiếu mô tả ngữ nghĩa.
3）Điểm yếu của kiến trúc hai giao diện: MCP là phần mềm trung gian giữa LLM và nguồn dữ liệu, vừa phải xử lý yêu cầu từ phía trên vừa phải chuyển đổi dữ liệu phía dưới, thiết kế kiến trúc này bẩm sinh đã thiếu sót. Khi nguồn dữ liệu bùng nổ, việc xử lý logic thống nhất gần như là không thể.
Cấu trúc trả về rất khác nhau: tiêu chuẩn không đồng nhất dẫn đến định dạng dữ liệu lộn xộn, đây không phải là vấn đề kỹ thuật đơn giản, mà là kết quả của việc thiếu hợp tác toàn ngành, cần thời gian.
Cửa sổ ngữ cảnh bị hạn chế: Dù giới hạn token có tăng nhanh đến đâu, vấn đề quá tải thông tin vẫn luôn tồn tại. MCP phát ra một đống dữ liệu JSON sẽ chiếm dụng một lượng lớn không gian ngữ cảnh, gây áp lực lên khả năng suy luận.
6）Phẳng hóa cấu trúc lồng ghép: Cấu trúc đối tượng phức tạp trong mô tả văn bản sẽ mất đi mối quan hệ cấp bậc, AI khó có thể tái tạo mối liên hệ giữa các dữ liệu.
7）Khó khăn khi kết nối nhiều máy chủ MCP: "Thách thức lớn nhất là việc kết nối các MCP lại với nhau rất phức tạp." Khó khăn này không phải là vô căn cứ. Mặc dù MCP là một giao thức tiêu chuẩn thống nhất, nhưng trên thực tế, các máy chủ của từng công ty lại có những cách triển khai khác nhau, một cái xử lý tệp, một cái kết nối API, một cái thao tác cơ sở dữ liệu... Khi AI cần hợp tác qua các máy chủ để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, thì điều đó giống như cố gắng kết nối Lego, khối và miếng từ tính với nhau một cách cưỡng bức.
Sự xuất hiện của A2A chỉ là khởi đầu: MCP chỉ là giai đoạn sơ cấp của giao tiếp AI-to-AI. Mạng AI thực sự cần các giao thức hợp tác và cơ chế đồng thuận cấp cao hơn, A2A có thể chỉ là một lần lặp xuất sắc.
Trên đây.
Những vấn đề này thực chất phản ánh cơn đau đớn trong giai đoạn chuyển tiếp từ "thư viện công cụ" sang "hệ sinh thái AI". Ngành công nghiệp vẫn đang ở giai đoạn sơ khai khi chỉ đơn giản là cung cấp công cụ cho AI, thay vì xây dựng cơ sở hạ tầng hợp tác AI thực sự.
Vì vậy, việc gỡ bỏ sự mê tín về MCP là rất cần thiết, nhưng cũng đừng đánh giá thấp giá trị của nó như một công nghệ chuyển tiếp.
Chỉ cần chào mừng đến với thế giới mới.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Khoảnh khắc sợ hãi: Phân tích bảy mâu thuẫn cấu trúc trong giao thức MCP trong hợp tác AI
Học được rằng, phân tích về những khó khăn của MCP này rất đúng trọng tâm, chạm đến vấn đề cốt lõi, tiết lộ rằng con đường hiện thực hóa MCP còn dài và không dễ dàng, tôi xin mở rộng thêm một chút:
1）Vấn đề công cụ bùng nổ là có thật: tiêu chuẩn giao thức MCP, sự bùng nổ của các công cụ có thể kết nối, LLM khó có thể lựa chọn và sử dụng hiệu quả quá nhiều công cụ như vậy, và không có AI nào có thể thành thạo tất cả các lĩnh vực chuyên môn cùng một lúc, đây không phải là vấn đề có thể giải quyết chỉ bằng số lượng tham số.
2）Mô tả khoảng cách tài liệu: Giữa tài liệu kỹ thuật và hiểu biết của AI vẫn còn một khoảng cách lớn. Phần lớn tài liệu API được viết cho con người, không phải để AI đọc, thiếu mô tả ngữ nghĩa.
3）Điểm yếu của kiến trúc hai giao diện: MCP là phần mềm trung gian giữa LLM và nguồn dữ liệu, vừa phải xử lý yêu cầu từ phía trên vừa phải chuyển đổi dữ liệu phía dưới, thiết kế kiến trúc này bẩm sinh đã thiếu sót. Khi nguồn dữ liệu bùng nổ, việc xử lý logic thống nhất gần như là không thể.
Cấu trúc trả về rất khác nhau: tiêu chuẩn không đồng nhất dẫn đến định dạng dữ liệu lộn xộn, đây không phải là vấn đề kỹ thuật đơn giản, mà là kết quả của việc thiếu hợp tác toàn ngành, cần thời gian.
Cửa sổ ngữ cảnh bị hạn chế: Dù giới hạn token có tăng nhanh đến đâu, vấn đề quá tải thông tin vẫn luôn tồn tại. MCP phát ra một đống dữ liệu JSON sẽ chiếm dụng một lượng lớn không gian ngữ cảnh, gây áp lực lên khả năng suy luận.
6）Phẳng hóa cấu trúc lồng ghép: Cấu trúc đối tượng phức tạp trong mô tả văn bản sẽ mất đi mối quan hệ cấp bậc, AI khó có thể tái tạo mối liên hệ giữa các dữ liệu.
7）Khó khăn khi kết nối nhiều máy chủ MCP: "Thách thức lớn nhất là việc kết nối các MCP lại với nhau rất phức tạp." Khó khăn này không phải là vô căn cứ. Mặc dù MCP là một giao thức tiêu chuẩn thống nhất, nhưng trên thực tế, các máy chủ của từng công ty lại có những cách triển khai khác nhau, một cái xử lý tệp, một cái kết nối API, một cái thao tác cơ sở dữ liệu... Khi AI cần hợp tác qua các máy chủ để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, thì điều đó giống như cố gắng kết nối Lego, khối và miếng từ tính với nhau một cách cưỡng bức.
Trên đây.
Những vấn đề này thực chất phản ánh cơn đau đớn trong giai đoạn chuyển tiếp từ "thư viện công cụ" sang "hệ sinh thái AI". Ngành công nghiệp vẫn đang ở giai đoạn sơ khai khi chỉ đơn giản là cung cấp công cụ cho AI, thay vì xây dựng cơ sở hạ tầng hợp tác AI thực sự.
Vì vậy, việc gỡ bỏ sự mê tín về MCP là rất cần thiết, nhưng cũng đừng đánh giá thấp giá trị của nó như một công nghệ chuyển tiếp.
Chỉ cần chào mừng đến với thế giới mới.