MCPの実現には多くの困難が待ち受けています。どのような課題があるのでしょうか？

MCPの魅力を薄めることは非常に重要ですが、過渡技術としての価値も無視しないでください。

作者: Haotian

学びましたが、MCPに関するこの課題の分析は非常に的を射ており、痛点を突いています。MCPの実現は長い道のりであり、そんなに簡単ではないことが明らかになりました。ついでに以下の点を展開します：

1）ツールの爆発問題は本当に存在します：MCPプロトコル標準により、リンク可能なツールが氾濫しています。LLMはこれほど多くのツールを効果的に選択し使用するのが難しく、すべての専門分野に精通しているAIは存在しません。これはパラメータの量で解決できる問題ではありません。

2）文書が説明するギャップ：技術文書とAIの理解の間にはまだ大きな断絶があります。ほとんどのAPI文書は人間が読むために書かれており、AIが読むためではなく、意味的な説明が不足しています。

3)デュアルインターフェースアーキテクチャの弱点:LLMとデータソースの間のミドルウェアとして、MCPはアップストリームリクエストを処理し、ダウンストリームデータを変換する必要がありますが、これは本質的に不十分です。 データソースが爆発的に増加すると、処理ロジックを統合することはほぼ不可能です。

4）返却構造は千差万別：基準が統一されていないためデータフォーマットが混乱しており、これは単純な工事の問題ではなく、業界協力の全体的な欠如の結果であり、時間が必要です。

5）コンテキストウィンドウが制限されている：トークンの上限がどれだけ増えても、情報過載の問題は常に存在します。MCPが大量のJSONデータを吐き出すと、コンテキストスペースを多く占有し、推論能力を圧迫します。

6）ネストされた構造のフラット化：複雑なオブジェクト構造はテキスト記述の中で階層関係を失い、AIがデータ間の関連性を再構築することが難しくなります。

7)複数のMCPサーバーを接続することの難しさ:「最大の課題は、MCPをチェーンするのが複雑であることです。」 MCPはそれ自体が標準プロトコルとして統一されていますが、実際には各サーバーの具体的な実装は異なり、1つはファイルを処理し、1つはAPIに接続し、1つはデータベースを操作します... AIが複雑なタスクを実行するためにサーバー間で協力する必要がある場合、レゴ、レンガ、磁石を強制的に組み合わせようとするのと同じくらい困難です。

8）A2Aの出現は始まりに過ぎない：MCPはAI-to-AI通信の初級段階に過ぎない。本当のAIエージェントネットワークには、より高いレベルの協調プロトコルとコンセンサスメカニズムが必要であり、A2Aは優れたイテレーションに過ぎないかもしれない。

上。

これらの問題は、実際には AI が「ツールライブラリ」から「AI エコシステム」への移行期における苦痛を集中して反映しています。業界はまだ AI にツールを渡す初歩的な段階にあり、真の AI 協力インフラを構築しているわけではありません。

したがって、MCPのデマスキングは非常に重要ですが、過渡的な技術としての価値を過小評価してはいけません。

新しい世界へようこそ。