Необходимо развеять мифы о MCP, но не стоит забывать о его ценности как переходной технологии.
Автор: Haotian
Я узнал, что анализ проблем, связанных с MCP, довольно точен, он непосредственно затрагивает болевые точки и раскрывает, что путь реализации MCP будет долгим и не таким простым. Позвольте мне чуть расширить эту тему:
Проблема с взрывом инструментов реальна: стандарт протокола MCP, количество доступных инструментов стало катастрофическим, LLM трудно эффективно выбирать и использовать так много инструментов, и нет ни одного ИИ, который мог бы одновременно быть экспертом во всех профессиональных областях, это не проблема, которую можно решить с помощью количества параметров.
Описание разрыва в документации: между технической документацией и пониманием ИИ существует огромный разрыв. Большинство документации API написано для людей, а не для ИИ, и не хватает семантического описания.
Слабое место архитектуры с двумя интерфейсами: MCP как промежуточное ПО между LLM и источником данных должен обрабатывать как запросы на входе, так и преобразовывать данные на выходе. Эта архитектурная концепция изначально имеет недостатки. Когда источники данных становятся чрезмерно большими, единую обработку логики практически невозможно реализовать.
Возвращаемая структура сильно варьируется: отсутствие единого стандарта приводит к неразберихе в формате данных, это не просто инженерная проблема, а результат общего недостатка сотрудничества в отрасли, на это потребуется время.
Ограниченное окно контекста: независимо от того, насколько быстро растет лимит токенов, проблема информационной перегрузки всегда существует. MCP выдает кучу данных JSON, что занимает много места в контексте и сжимает способности вывода.
6）Упрощение вложенной структуры: сложные объектные структуры в текстовом описании теряют иерархические отношения, и ИИ трудно восстановить связь между данными.
7）Сложность подключения нескольких MCP серверов: «Самая большая проблема заключается в том, что сложно соединить MCP вместе.» Эта трудность не безосновательна. Хотя MCP как стандартный протокол унифицирован, на практике конкретные реализации различных серверов сильно различаются: один обрабатывает файлы, другой соединяется с API, третий работает с базами данных... Когда AI нужно сотрудничать с несколькими серверами для выполнения сложных задач, это так же трудно, как пытаться принудительно соединить Lego, строительные блоки и магнитные плитки.
Появление A2A — это только начало: MCP — это начальный этап связи AI-to-AI. Настоящая сеть AI-агентов требует более высоких уровней кооперационных протоколов и механизмов консенсуса, A2A может быть просто отличной итерацией.
Выше.
Эти вопросы олицетворяют трудности перехода ИИ от «библиотеки инструментов» к «экосистеме ИИ». Отрасль все еще находится на ранних стадиях внедрения инструментов для ИИ, а не создания настоящей инфраструктуры для совместной работы ИИ.
Поэтому важно снять магию с MCP, но не стоит недооценивать его ценность как переходной технологии.
Просто добро пожаловать в новый мир.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
MC реализация сталкивается с какими трудностями?
Автор: Haotian
Я узнал, что анализ проблем, связанных с MCP, довольно точен, он непосредственно затрагивает болевые точки и раскрывает, что путь реализации MCP будет долгим и не таким простым. Позвольте мне чуть расширить эту тему:
Проблема с взрывом инструментов реальна: стандарт протокола MCP, количество доступных инструментов стало катастрофическим, LLM трудно эффективно выбирать и использовать так много инструментов, и нет ни одного ИИ, который мог бы одновременно быть экспертом во всех профессиональных областях, это не проблема, которую можно решить с помощью количества параметров.
Описание разрыва в документации: между технической документацией и пониманием ИИ существует огромный разрыв. Большинство документации API написано для людей, а не для ИИ, и не хватает семантического описания.
Слабое место архитектуры с двумя интерфейсами: MCP как промежуточное ПО между LLM и источником данных должен обрабатывать как запросы на входе, так и преобразовывать данные на выходе. Эта архитектурная концепция изначально имеет недостатки. Когда источники данных становятся чрезмерно большими, единую обработку логики практически невозможно реализовать.
Возвращаемая структура сильно варьируется: отсутствие единого стандарта приводит к неразберихе в формате данных, это не просто инженерная проблема, а результат общего недостатка сотрудничества в отрасли, на это потребуется время.
Ограниченное окно контекста: независимо от того, насколько быстро растет лимит токенов, проблема информационной перегрузки всегда существует. MCP выдает кучу данных JSON, что занимает много места в контексте и сжимает способности вывода.
6）Упрощение вложенной структуры: сложные объектные структуры в текстовом описании теряют иерархические отношения, и ИИ трудно восстановить связь между данными.
7）Сложность подключения нескольких MCP серверов: «Самая большая проблема заключается в том, что сложно соединить MCP вместе.» Эта трудность не безосновательна. Хотя MCP как стандартный протокол унифицирован, на практике конкретные реализации различных серверов сильно различаются: один обрабатывает файлы, другой соединяется с API, третий работает с базами данных... Когда AI нужно сотрудничать с несколькими серверами для выполнения сложных задач, это так же трудно, как пытаться принудительно соединить Lego, строительные блоки и магнитные плитки.
Выше.
Эти вопросы олицетворяют трудности перехода ИИ от «библиотеки инструментов» к «экосистеме ИИ». Отрасль все еще находится на ранних стадиях внедрения инструментов для ИИ, а не создания настоящей инфраструктуры для совместной работы ИИ.
Поэтому важно снять магию с MCP, но не стоит недооценивать его ценность как переходной технологии.
Просто добро пожаловать в новый мир.