원저자 : Haotian (X: @tme l0 211 )
MCP 딜레마에 대한 이러한 분석은 매우 정확하고 문제점을 직접적으로 짚어내며, MCP 구현이 길고 어려운 과정이라는 사실을 드러냅니다. 이에 대해서도 자세히 설명하겠습니다.
1) 도구 폭발 문제는 현실입니다. MCP 프로토콜 표준과 연결된 도구가 시장에 넘쳐나고 있습니다. LLM에서는 그렇게 많은 도구를 효과적으로 선택하여 사용하는 것이 어렵습니다. AI가 모든 전문 분야에 동시에 능숙할 수는 없습니다. 이는 매개변수의 양으로 해결할 수 있는 문제가 아닙니다.
2) 문서 격차: 기술 문서와 AI 이해 사이에는 여전히 큰 격차가 있습니다. 대부분의 API 문서는 AI가 아닌 인간을 위해 작성되었으며, 의미적 설명이 부족합니다.
3) 듀얼 인터페이스 아키텍처의 약점: LLM과 데이터 소스 사이의 미들웨어인 MCP는 업스트림 요청을 처리하고 다운스트림 데이터를 변환해야 합니다. 이런 건축 설계는 본질적으로 불충분하다. 데이터 소스가 폭발적으로 늘어나면 처리 논리를 통합하는 것이 거의 불가능해집니다.
4) 반환된 구조가 매우 다양합니다. 일관되지 않은 표준으로 인해 혼란스러운 데이터 형식이 생성됩니다. 이는 단순한 공학적 문제가 아니라, 시간이 걸리는 업계 전반의 협력 부족으로 인한 결과입니다.
5) 제한된 컨텍스트 창: 토큰 제한이 아무리 빨리 늘어나더라도 정보 과부하 문제는 항상 존재합니다. MCP는 많은 양의 JSON 데이터를 뱉어내는데, 이는 많은 컨텍스트 공간을 차지하고 추론 기능을 압박합니다.
6) 중첩 구조의 평탄화: 복잡한 객체 구조는 텍스트 설명에서 계층적 관계를 잃어버려 AI가 데이터 간의 상관관계를 재구성하기 어렵게 만듭니다.
7) 여러 MCP 서버를 연결하는 데 어려움: 가장 큰 과제는 MCP를 서로 연결하는 것이 복잡하다는 것입니다. 이런 어려움은 근거 없는 것이 아니다. MCP는 통합된 표준 프로토콜이지만, 실제로 각 서버의 구체적인 구현은 다릅니다. 하나는 파일을 처리하고, 하나는 API에 연결하고, 하나는 데이터베이스를 운영합니다. AI가 복잡한 작업을 완료하기 위해 여러 서버 간에 협업해야 할 때, 이는 레고, 빌딩 블록, 자석 조각을 억지로 맞추려는 것만큼 어렵습니다.
8) A2A의 등장은 단지 시작일 뿐이다. MCP는 AI-AI 커뮤니케이션의 초기 단계일 뿐이다. 진정한 AI 에이전트 네트워크에는 더 높은 수준의 협업 프로토콜과 합의 메커니즘이 필요합니다. A 2 A는 훌륭한 반복일 수도 있습니다.
위에.
이러한 문제는 실제로 AI가 도구 라이브러리에서 AI 생태계로 전환하는 과정에서 겪는 고통을 반영합니다. 업계는 아직 AI 협업 인프라를 구축하기보다는 AI에 도구를 제공하는 초기 단계에 있습니다.
따라서 MCP를 명확하게 설명하는 것이 필요하지만, 과도기적 기술로서의 가치도 무시해야 합니다.
새로운 세상에 오신 것을 환영합니다.
