原作者: Haotian (X: @tme l0 211 )

MCP のジレンマに関するこれらの分析は非常に正確で、問題点を直視しており、MCP の実装は長く困難なプロセスであることを明らかにしています。これについても詳しく説明します。

1) ツール爆発問題は現実です。MCP プロトコル標準と関連ツールが市場に溢れています。 LLM にとって、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は困難です。同時にすべての専門分野に精通できる AI は存在しません。これはパラメータ量で解決できる問題ではありません。

2) ドキュメントのギャップ: 技術ドキュメントと AI の理解の間には依然として大きなギャップが存在します。ほとんどの API ドキュメントは AI ではなく人間向けに書かれており、セマンティックな説明が欠けています。

3) デュアル インターフェイス アーキテクチャの弱点: MCP は、LLM とデータ ソース間のミドルウェアとして、上流の要求を処理し、下流のデータを変換する必要があります。この建築設計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、処理ロジックを統一することがほぼ不可能になります。

4) 返される構造は多岐にわたります。一貫性のない標準により、データ形式が混乱します。これは単純なエンジニアリングの問題ではなく、業界全体の連携不足の結果であり、時間がかかります。

5) コンテキスト ウィンドウの制限: トークン制限がどれだけ速く増加しても、情報過多の問題は常に存在します。 MCP は大量の JSON データを吐き出しますが、これは多くのコンテキスト空間を占有し、推論能力を圧迫します。

6) ネスト構造の平坦化: 複雑なオブジェクト構造はテキスト記述において階層関係を失い、AI がデータ間の相関関係を再構築することが困難になります。

7) 複数の MCP サーバーをリンクする際の難しさ: 「最大の課題は、MCP を連結することが複雑なことです。」この困難は根拠がないわけではない。 MCP は統一された標準プロトコルですが、実際には各サーバーの具体的な実装は異なります。 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 が複雑なタスクを完了するためにサーバー間で連携する必要がある場合、それはレゴやブロック、磁石のピースを無理やり組み合わせるのと同じくらい困難です。

8) A2A の出現は始まりに過ぎません。MCP は AI 間通信の初期段階にすぎません。真の AI エージェント ネットワークには、より高レベルのコラボレーション プロトコルとコンセンサス メカニズムが必要です。 A 2 A はまさに優れた反復版と言えるでしょう。

その上。

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」に移行する際の苦痛を反映しています。業界はまだ、真の AI 連携インフラを構築するのではなく、AI にツールを投入する初期段階にあります。

したがって、MCP の神秘性を解明する必要がありますが、移行技術としての価値も無視する必要があります。

新しい世界へようこそ。

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