Tác giả gốc: Haotian (X: @tme l0 211 )
Những phân tích về tình thế tiến thoái lưỡng nan của MCP này khá chính xác và đánh thẳng vào những điểm khó khăn, cho thấy việc triển khai MCP là một quá trình dài và khó khăn. Tôi cũng sẽ trình bày thêm về vấn đề này:
1) Vấn đề bùng nổ công cụ là có thật: Các tiêu chuẩn giao thức MCP và các công cụ liên kết đang tràn ngập thị trường. LLM rất khó để lựa chọn và sử dụng hiệu quả nhiều công cụ như vậy. Không có AI nào có thể thành thạo tất cả các lĩnh vực chuyên môn cùng một lúc. Đây không phải là bài toán có thể giải quyết bằng tham số số lượng.
2) Khoảng cách về tài liệu: Vẫn còn một khoảng cách rất lớn giữa tài liệu kỹ thuật và hiểu biết về AI. Hầu hết các tài liệu API đều được viết cho con người chứ không phải AI và thiếu mô tả ngữ nghĩa.
3) Điểm yếu của kiến trúc giao diện kép: MCP, là phần mềm trung gian giữa LLM và nguồn dữ liệu, phải xử lý các yêu cầu ngược dòng và chuyển đổi dữ liệu xuôi dòng. Thiết kế kiến trúc này về cơ bản là không đủ. Khi các nguồn dữ liệu bùng nổ, việc thống nhất logic xử lý trở nên gần như không thể.
4) Các cấu trúc trả về rất khác nhau: Các tiêu chuẩn không nhất quán dẫn đến định dạng dữ liệu khó hiểu. Đây không phải là vấn đề kỹ thuật đơn giản mà là kết quả của tình trạng thiếu sự hợp tác chung trong ngành, và điều này cần có thời gian.
5) Cửa sổ ngữ cảnh hạn chế: Bất kể giới hạn mã thông báo tăng nhanh đến mức nào thì vấn đề quá tải thông tin vẫn luôn tồn tại. MCP đưa ra một loạt dữ liệu JSON chiếm nhiều không gian ngữ cảnh và hạn chế khả năng suy luận.
6) Làm phẳng các cấu trúc lồng nhau: Các cấu trúc đối tượng phức tạp mất đi mối quan hệ phân cấp trong mô tả văn bản, khiến AI khó tái tạo mối tương quan giữa dữ liệu.
7) Khó khăn trong việc liên kết nhiều máy chủ MCP: Thách thức lớn nhất là việc kết nối các MCP với nhau rất phức tạp. Khó khăn này không phải là không có căn cứ. Mặc dù MCP là một giao thức chuẩn thống nhất nhưng cách triển khai cụ thể của từng máy chủ trên thực tế lại khác nhau. Một cái xử lý tệp, một cái kết nối với API và một cái vận hành cơ sở dữ liệu... Khi AI cần cộng tác trên nhiều máy chủ để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, việc này khó khăn như cố gắng ghép Lego, khối xây dựng và các mảnh nam châm lại với nhau.
8) Sự xuất hiện của A2A chỉ là sự khởi đầu: MCP chỉ là giai đoạn đầu của quá trình giao tiếp giữa AI với AI. Một mạng lưới AI Agent thực sự đòi hỏi các giao thức cộng tác và cơ chế đồng thuận cấp cao hơn. 2 A có thể là một sự lặp lại tuyệt vời.
bên trên.
Những vấn đề này thực sự phản ánh nỗi đau trong quá trình chuyển đổi AI từ thư viện công cụ sang hệ sinh thái AI. Ngành công nghiệp này vẫn đang ở giai đoạn đầu cung cấp công cụ cho AI thay vì xây dựng cơ sở hạ tầng cộng tác AI thực sự.
Do đó, cần phải làm sáng tỏ MCP, nhưng cũng nên bỏ qua giá trị của nó như một công nghệ chuyển tiếp.
Chào mừng đến với thế giới mới.
