怯魅時刻：MCPプロトコルがAI協力における七つの構造的矛盾を解析する

学びましたが、これらのMCPに関する困難な分析は非常に的確で、痛点を直撃しており、MCPの実現には長い道のりがあり、それほど簡単ではありません。私はついでに次のように展開します：

1）ツールの爆発問題は本当です：MCPプロトコル標準、接続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て使用することが難しく、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）文書のギャップ：技術文書とAIの理解の間にはまだ大きな断層があります。ほとんどのAPI文書は人間のために書かれており、AIのために書かれているわけではなく、意味的な記述が不足しています。

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）返還構造は様々である：基準が統一されていないためデータ形式が混乱しており、これは単なるエンジニアリングの問題ではなく、業界全体の協力の欠如の結果であり、時間が必要である。

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加しても、情報過多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大量に占有し、推論能力を圧迫します。

6）ネスト構造のフラット化：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はデータ間の関連性を再構築するのが難しくなる。

7）多MCPサーバーリンクの難しさ："最大の課題は、MCPを連携させるのが複雑であることです。" この困難は根拠のないものではありません。MCPは標準プロトコルとして統一されていますが、現実には各社サーバーの具体的な実装は異なります。ファイルを処理するもの、APIを接続するもの、データベースを操作するもの... AIが複雑なタスクを完了するためにサーバーを越えて協力する必要があるとき、まるでレゴ、ブロック、マグネットピースを無理やり組み合わせようとするかのように困難です。

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、より高次の協力プロトコルと合意メカニズムが必要であり、A2Aはおそらく優れたイテレーションに過ぎない。

上。

これらの問題は、実際にはAIが「ツールキット」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にツールを投げる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の魅力を排除することは必要ですが、過渡技術としての価値を過小評価しないでください。

新しい世界へようこそ。