Es necesario desmitificar el MCP, pero también no hay que ignorar su valor como tecnología de transición.
Escrito por: Haotian
He aprendido que este análisis sobre las dificultades del MCP es bastante acertado, ataca los puntos críticos y revela que la implementación del MCP es un camino largo y no tan fácil. Aprovecho para extenderme un poco:
El problema de la explosión de herramientas es real: el estándar del protocolo MCP ha llevado a una proliferación de herramientas que pueden conectarse, y los LLM tienen dificultades para seleccionar y usar efectivamente tantas herramientas. Además, no hay ninguna IA que pueda dominar simultáneamente todos los campos profesionales; este no es un problema que se pueda resolver solo con la cantidad de parámetros.
Descripción de la brecha en la documentación: todavía existe una gran desconexión entre la documentación técnica y la comprensión de la IA. La mayoría de la documentación de API está escrita para ser leída por humanos, no por IA, y carece de descripciones semánticas.
3）El talón de Aquiles de la arquitectura de doble interfaz: MCP, como middleware entre LLM y la fuente de datos, debe manejar las solicitudes de upstream y transformar los datos de downstream, lo que hace que este diseño arquitectónico tenga deficiencias innatas. Cuando la fuente de datos explota, es casi imposible unificar la lógica de procesamiento.
La estructura de retorno varía enormemente: la falta de un estándar unificado conduce a un formato de datos confuso, lo cual no es un simple problema de ingeniería, sino el resultado de la falta de colaboración en la industria en su conjunto, lo que requiere tiempo.
Ventana de contexto limitada: No importa cuán rápido crezca el límite de tokens, el problema de la sobrecarga de información siempre está presente. MCP arrojar un montón de datos JSON ocupará un gran espacio de contexto, comprimiendo la capacidad de inferencia.
Aplanamiento de estructuras anidadas: las estructuras de objetos complejas pueden perder la relación jerárquica en la descripción textual, lo que dificulta que la IA reconstruya la correlación entre los datos.
La dificultad de conectar múltiples servidores MCP: "El mayor desafío es que es complejo encadenar MCPs juntos." Esta dificultad no es infundada. Aunque MCP como protocolo estándar está unificado, en la realidad, las implementaciones específicas de cada servidor son bastante diferentes; uno maneja archivos, otro conecta APIs, otro opera bases de datos... Cuando la IA necesita colaborar entre servidores para completar tareas complejas, es tan difícil como intentar forzar la unión de Legos, bloques y piezas magnéticas.
La aparición de A2A es solo el comienzo: MCP es solo la etapa inicial de la comunicación AI-a-AI. Una verdadera red de agentes de IA necesita protocolos de cooperación y mecanismos de consenso de mayor nivel, A2A puede ser solo una excelente iteración.
Eso es todo.
Estas cuestiones reflejan en realidad los dolores de crecimiento en la transición de la IA de un "repositoriode herramientas" a un "ecosistema de IA". La industria aún se encuentra en la etapa primaria de simplemente entregar herramientas a la IA, en lugar de construir una verdadera infraestructura de colaboración de IA.
Por lo tanto, es necesario desmitificar el MCP, pero tampoco hay que subestimar su valor como tecnología de transición.
Solo bienvenidos al nuevo mundo.
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¿Cuáles son los desafíos que enfrenta MCP en su camino hacia la implementación?
Escrito por: Haotian
He aprendido que este análisis sobre las dificultades del MCP es bastante acertado, ataca los puntos críticos y revela que la implementación del MCP es un camino largo y no tan fácil. Aprovecho para extenderme un poco:
El problema de la explosión de herramientas es real: el estándar del protocolo MCP ha llevado a una proliferación de herramientas que pueden conectarse, y los LLM tienen dificultades para seleccionar y usar efectivamente tantas herramientas. Además, no hay ninguna IA que pueda dominar simultáneamente todos los campos profesionales; este no es un problema que se pueda resolver solo con la cantidad de parámetros.
Descripción de la brecha en la documentación: todavía existe una gran desconexión entre la documentación técnica y la comprensión de la IA. La mayoría de la documentación de API está escrita para ser leída por humanos, no por IA, y carece de descripciones semánticas.
3）El talón de Aquiles de la arquitectura de doble interfaz: MCP, como middleware entre LLM y la fuente de datos, debe manejar las solicitudes de upstream y transformar los datos de downstream, lo que hace que este diseño arquitectónico tenga deficiencias innatas. Cuando la fuente de datos explota, es casi imposible unificar la lógica de procesamiento.
La estructura de retorno varía enormemente: la falta de un estándar unificado conduce a un formato de datos confuso, lo cual no es un simple problema de ingeniería, sino el resultado de la falta de colaboración en la industria en su conjunto, lo que requiere tiempo.
Ventana de contexto limitada: No importa cuán rápido crezca el límite de tokens, el problema de la sobrecarga de información siempre está presente. MCP arrojar un montón de datos JSON ocupará un gran espacio de contexto, comprimiendo la capacidad de inferencia.
Aplanamiento de estructuras anidadas: las estructuras de objetos complejas pueden perder la relación jerárquica en la descripción textual, lo que dificulta que la IA reconstruya la correlación entre los datos.
La dificultad de conectar múltiples servidores MCP: "El mayor desafío es que es complejo encadenar MCPs juntos." Esta dificultad no es infundada. Aunque MCP como protocolo estándar está unificado, en la realidad, las implementaciones específicas de cada servidor son bastante diferentes; uno maneja archivos, otro conecta APIs, otro opera bases de datos... Cuando la IA necesita colaborar entre servidores para completar tareas complejas, es tan difícil como intentar forzar la unión de Legos, bloques y piezas magnéticas.
La aparición de A2A es solo el comienzo: MCP es solo la etapa inicial de la comunicación AI-a-AI. Una verdadera red de agentes de IA necesita protocolos de cooperación y mecanismos de consenso de mayor nivel, A2A puede ser solo una excelente iteración.
Eso es todo.
Estas cuestiones reflejan en realidad los dolores de crecimiento en la transición de la IA de un "repositoriode herramientas" a un "ecosistema de IA". La industria aún se encuentra en la etapa primaria de simplemente entregar herramientas a la IA, en lugar de construir una verdadera infraestructura de colaboración de IA.
Por lo tanto, es necesario desmitificar el MCP, pero tampoco hay que subestimar su valor como tecnología de transición.
Solo bienvenidos al nuevo mundo.