необхідний для розчарування МКП, але не варто забувати про його цінність як перехідного прийому.
Автор: Haotian
Навчився, що аналіз труднощів, пов'язаних з MCP, досить вдалий, безпосередньо торкається проблеми, викриваючи те, що реалізація MCP є довгим шляхом і не такою вже й легкою. Я також хочу додати:
Проблема з вибухом інструментів є реальною: стандарт протоколу MCP, інструменти, які можна підключити, поширилися повсюдно, LLM важко ефективно вибирати і використовувати таку кількість інструментів, і жоден ШІ не може одночасно бути експертом у всіх професійних сферах, це не проблема, яку можна вирішити лише за допомогою кількості параметрів.
Опис розриву в документації: між технічною документацією та розумінням AI все ще існує величезна прогалина. Більшість документації API написана для людей, а не для AI, що призводить до відсутності семантичного опису.
Слабкість двохінтерфейсної архітектури: MCP як посередник між LLM та джерелом даних повинен обробляти запити з верхнього рівня та перетворювати дані з нижнього рівня, ця архітектурна конструкція має вроджені недоліки. Коли джерела даних вибухають, єдиний логічний процес обробки майже неможливий.
Повернення структур різноманітне: відсутність єдиного стандарту призводить до плутанини у форматах даних, що є не просто інженерною проблемою, а результатом загальної відсутності співпраці в галузі, що потребує часу.
Обмежене вікно контексту: незалежно від того, наскільки швидко зростає межа токенів, проблема інформаційного перевантаження завжди існує. MCP генерує велику кількість JSON-даних, що займає багато контекстного простору і зменшує здатність до міркування.
6）Плоска структура вкладення: складні об'єктні структури в текстовому описі втрачають ієрархічні зв'язки, і ШІ важко відновити взаємозв'язки між даними.
7）Складність з’єднання декількох серверів MCP: «Найбільша проблема полягає в тому, що об’єднувати MCP разом складно.» Ця проблема не є безпідставною. Хоча MCP як стандартний протокол є єдиним, на практиці конкретна реалізація різних серверів суттєво відрізняється: один обробляє файли, інший підключає API, третій працює з базами даних... Коли штучному інтелекту потрібно співпрацювати через сервери для виконання складних завдань, це так само важко, як намагатися примусово з’єднати LEGO, блоки та магнітні плитки.
Поява A2A є лише початком: MCP є початковою стадією зв'язку AI-to-AI. Справжня мережа AI-агентів потребує більш високих рівнів коопераційних протоколів та механізмів консенсусу, A2A, можливо, є лише відмінною ітерацією.
Вище.
Ці питання уособлюють болі переходу штучного інтелекту від «бібліотеки інструментів» до «екосистеми штучного інтелекту». Індустрія все ще перебуває на ранніх стадіях впровадження інструментів для штучного інтелекту, а не створення справжньої інфраструктури співпраці зі штучним інтелектом.
Отже, важливо зняти магію з MCP, але також не слід недооцінювати його цінність як перехідної технології.
Просто ласкаво просимо у новий світ.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Які труднощі стоять перед реалізацією MCP?
Автор: Haotian
Навчився, що аналіз труднощів, пов'язаних з MCP, досить вдалий, безпосередньо торкається проблеми, викриваючи те, що реалізація MCP є довгим шляхом і не такою вже й легкою. Я також хочу додати:
Проблема з вибухом інструментів є реальною: стандарт протоколу MCP, інструменти, які можна підключити, поширилися повсюдно, LLM важко ефективно вибирати і використовувати таку кількість інструментів, і жоден ШІ не може одночасно бути експертом у всіх професійних сферах, це не проблема, яку можна вирішити лише за допомогою кількості параметрів.
Опис розриву в документації: між технічною документацією та розумінням AI все ще існує величезна прогалина. Більшість документації API написана для людей, а не для AI, що призводить до відсутності семантичного опису.
Слабкість двохінтерфейсної архітектури: MCP як посередник між LLM та джерелом даних повинен обробляти запити з верхнього рівня та перетворювати дані з нижнього рівня, ця архітектурна конструкція має вроджені недоліки. Коли джерела даних вибухають, єдиний логічний процес обробки майже неможливий.
Повернення структур різноманітне: відсутність єдиного стандарту призводить до плутанини у форматах даних, що є не просто інженерною проблемою, а результатом загальної відсутності співпраці в галузі, що потребує часу.
Обмежене вікно контексту: незалежно від того, наскільки швидко зростає межа токенів, проблема інформаційного перевантаження завжди існує. MCP генерує велику кількість JSON-даних, що займає багато контекстного простору і зменшує здатність до міркування.
6）Плоска структура вкладення: складні об'єктні структури в текстовому описі втрачають ієрархічні зв'язки, і ШІ важко відновити взаємозв'язки між даними.
7）Складність з’єднання декількох серверів MCP: «Найбільша проблема полягає в тому, що об’єднувати MCP разом складно.» Ця проблема не є безпідставною. Хоча MCP як стандартний протокол є єдиним, на практиці конкретна реалізація різних серверів суттєво відрізняється: один обробляє файли, інший підключає API, третій працює з базами даних... Коли штучному інтелекту потрібно співпрацювати через сервери для виконання складних завдань, це так само важко, як намагатися примусово з’єднати LEGO, блоки та магнітні плитки.
Вище.
Ці питання уособлюють болі переходу штучного інтелекту від «бібліотеки інструментів» до «екосистеми штучного інтелекту». Індустрія все ще перебуває на ранніх стадіях впровадження інструментів для штучного інтелекту, а не створення справжньої інфраструктури співпраці зі штучним інтелектом.
Отже, важливо зняти магію з MCP, але також не слід недооцінювати його цінність як перехідної технології.
Просто ласкаво просимо у новий світ.