📢 Gate广场 #创作者活动第一期# 火热开启,助力 PUMP 公募上线!
Solana 爆火项目 Pump.Fun($PUMP)现已登陆 Gate 平台开启公开发售!
参与 Gate广场创作者活动,释放内容力量,赢取奖励!
📅 活动时间:7月11日 18:00 - 7月15日 22:00(UTC+8)
🎁 活动总奖池:$500 USDT 等值代币奖励
✅ 活动一:创作广场贴文,赢取优质内容奖励
📅 活动时间:2025年7月12日 22:00 - 7月15日 22:00(UTC+8)
📌 参与方式:在 Gate 广场发布与 PUMP 项目相关的原创贴文
内容不少于 100 字
必须带上话题标签: #创作者活动第一期# #PumpFun#
🏆 奖励设置:
一等奖(1名):$100
二等奖(2名):$50
三等奖(10名):$10
📋 评选维度:Gate平台相关性、内容质量、互动量(点赞+评论)等综合指标;参与认购的截图的截图、经验分享优先;
✅ 活动二:发推同步传播,赢传播力奖励
📌 参与方式:在 X(推特)上发布与 PUMP 项目相关内容
内容不少于 100 字
使用标签: #PumpFun # Gate
发布后填写登记表登记回链 👉 https://www.gate.com/questionnaire/6874
🏆 奖励设置:传播影响力前 10 名用户,瓜分 $2
怯魅时刻:解析MCP协议在AI协作中的七大结构性矛盾
学习到了,这些关于MCP的困境分析相当到位,直击痛点,揭示了MCP的落地路漫漫,并没那么容易,我顺带延展下:
1)工具爆炸问题是真的: MCP协议标准,可以链接的工具泛滥成灾了,LLM难以有效选择和使用这么多工具,也没有一个AI能同时精通所有专业领域,这不是参数量能解决的问题。
2)文档描述鸿沟:技术文档与AI理解之间还存在巨大断层。大部分API文档写给人看,不是给AI看的,缺乏语义化描述。
3)双接口架构的软肋: MCP作为LLM与数据源之间的中间件,既要处理上游请求又要转化下游数据,这种架构设计先天不足。当数据源爆炸时,统一处理逻辑几乎不可能。
4)返回结构千差万别:标准不统一导致数据格式混乱,这不是简单工程问题,而是行业协作整体缺失的结果,需要时间。
5)上下文窗口受限:无论token上限增长多快,信息过载问题始终存在。MCP吐出一堆JSON数据会占用大量上下文空间,挤压推理能力。
6)嵌套结构扁平化:复杂对象结构在文本描述中会丢失层次关系,AI难以重建数据间的关联性。
7)多MCP服务器链接之难: "The biggest challenge is that it is complex to chain MCPs together." 这困难不是空穴来风。虽然MCP作为标准协议本身统一,但现实中各家服务器的具体实现却各不相同,一个处理文件,一个连接API,一个操作数据库...当AI需要跨服务器协作完成复杂任务时,就像试图把乐高、积木和磁力片强行拼在一起一样困难。
8)A2A的出现只是开始:MCP只是AI-to-AI通信的初级阶段。真正的AI Agent网络需要更高层次的协作协议和共识机制,A2A或许只是一次优秀的迭代。
以上。
这些问题其实集中反映了AI从"工具库"到"AI生态系统"过渡期的阵痛。行业还停留在把工具丢给AI的初级阶段,而不是构建真正的AI协作infra。
所以,对MCP祛魅很必要,但也别过它作为过渡技术的价值。
Just welcome to the new world。