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MCP 落地路漫漫,面临哪些困境?
撰文:Haotian
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。