MCP'yi büyüsünden arındırmak çok önemlidir, ancak onun bir geçiş teknolojisi olarak değerini de göz ardı etmemek gerekir.
Yazı: Haotian
Öğrendim ki, MCP ile ilgili bu sıkıntı analizi oldukça yerinde, sorunların tam merkezine iniyor, MCP'nin uygulanmasının zorluğunu ortaya koyuyor, bu işin o kadar kolay olmadığını gösteriyor. Ben de bunu biraz daha açmak istiyorum:
Araç patlaması sorunu gerçektir: MCP protokolü standardı, bağlantı kurulan araçların fazlalığına neden oldu. LLM, bu kadar çok aracı etkili bir şekilde seçip kullanmakta zorlanıyor ve hiçbir yapay zeka aynı anda tüm uzmanlık alanlarında ustalaşamıyor, bu bir parametre miktarının çözebileceği bir sorun değil.
Belge Açıklama Uçurumu: Teknik belgeler ile AI anlayışı arasında hala büyük bir boşluk bulunmaktadır. Çoğu API belgesi insanlar için yazılmıştır, AI için değil, anlamsal tanımlardan yoksundur.
3）Çift arayüz mimarisinin zayıf noktası: MCP, LLM ile veri kaynağı arasında bir ara katman olarak, hem yukarı akış isteklerini hem de aşağı akış verilerini dönüştürmek zorundadır; bu mimari tasarım doğası gereği eksiklikler taşımaktadır. Veri kaynakları patladığında, birleşik işleme mantığı neredeyse imkansız hale gelir.
Dönüş yapılarında büyük farklılıklar: Standartların birliği olmaması veri formatlarının karmaşasına yol açıyor, bu basit bir mühendislik sorunu değil, sektör işbirliği eksikliğinin bir sonucudur, zaman gerektirir.
Bağlam penceresi sınırlı: Token üst sınırı ne kadar hızlı artarsa artsın, bilgi aşırı yüklenme sorunu her zaman mevcuttur. MCP'nin bir dizi JSON verisi çıkarması, büyük miktarda bağlam alanını kaplayarak çıkarım yeteneğini sıkıştırır.
İç içe yapıların düzleştirilmesi: Karmaşık nesne yapıları metin tanımında katmanlı ilişkilerini kaybeder, AI veriler arasındaki ilişkileri yeniden kurmakta zorlanır.
7）Birden Fazla MCP Sunucusu Bağlama Zorluğu: "En büyük zorluk, MCP'leri birbirine bağlamanın karmaşık olmasıdır." Bu zorluk sıradan bir iddia değil. MCP, standart bir protokol olarak bir bütün olsa da, gerçekte her bir sunucunun spesifik uygulaması farklılık gösteriyor; bir dosya işliyor, bir API'ye bağlanıyor, bir veritabanını yönetiyor... AI, karmaşık görevleri yerine getirmek için sunucular arası işbirliği yapması gerektiğinde, Lego, bloklar ve manyetik parçaları zorla birleştirmeye çalışmak kadar zorlayıcıdır.
A2A'nın ortaya çıkması sadece bir başlangıçtır: MCP, AI-to-AI iletişiminin temel aşamasıdır. Gerçek AI Ajanı ağı, daha yüksek düzeyde işbirliği protokollerine ve konsensüs mekanizmalarına ihtiyaç duyar; A2A belki de sadece mükemmel bir iterasyondur.
Yukarıda.
Bu sorunlar aslında AI'nın "araç kütüphanesi"nden "AI ekosistemi"ne geçiş dönemindeki sancılarını yansıtıyor. Sektör hala araçları AI'ya vermenin ilk aşamasında kalıyor, gerçekten AI işbirliği altyapısı inşa etmek yerine.
Bu nedenle, MCP'yi çekici hale getirmek önemlidir, ancak onun bir geçiş teknolojisi olarak değerini de küçümsememek gerekir.
Yeni dünyaya hoş geldiniz.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
MCP'nin hayata geçişi uzun bir yol, hangi zorluklarla karşı karşıya?
Yazı: Haotian
Öğrendim ki, MCP ile ilgili bu sıkıntı analizi oldukça yerinde, sorunların tam merkezine iniyor, MCP'nin uygulanmasının zorluğunu ortaya koyuyor, bu işin o kadar kolay olmadığını gösteriyor. Ben de bunu biraz daha açmak istiyorum:
Araç patlaması sorunu gerçektir: MCP protokolü standardı, bağlantı kurulan araçların fazlalığına neden oldu. LLM, bu kadar çok aracı etkili bir şekilde seçip kullanmakta zorlanıyor ve hiçbir yapay zeka aynı anda tüm uzmanlık alanlarında ustalaşamıyor, bu bir parametre miktarının çözebileceği bir sorun değil.
Belge Açıklama Uçurumu: Teknik belgeler ile AI anlayışı arasında hala büyük bir boşluk bulunmaktadır. Çoğu API belgesi insanlar için yazılmıştır, AI için değil, anlamsal tanımlardan yoksundur.
3）Çift arayüz mimarisinin zayıf noktası: MCP, LLM ile veri kaynağı arasında bir ara katman olarak, hem yukarı akış isteklerini hem de aşağı akış verilerini dönüştürmek zorundadır; bu mimari tasarım doğası gereği eksiklikler taşımaktadır. Veri kaynakları patladığında, birleşik işleme mantığı neredeyse imkansız hale gelir.
Dönüş yapılarında büyük farklılıklar: Standartların birliği olmaması veri formatlarının karmaşasına yol açıyor, bu basit bir mühendislik sorunu değil, sektör işbirliği eksikliğinin bir sonucudur, zaman gerektirir.
Bağlam penceresi sınırlı: Token üst sınırı ne kadar hızlı artarsa artsın, bilgi aşırı yüklenme sorunu her zaman mevcuttur. MCP'nin bir dizi JSON verisi çıkarması, büyük miktarda bağlam alanını kaplayarak çıkarım yeteneğini sıkıştırır.
İç içe yapıların düzleştirilmesi: Karmaşık nesne yapıları metin tanımında katmanlı ilişkilerini kaybeder, AI veriler arasındaki ilişkileri yeniden kurmakta zorlanır.
7）Birden Fazla MCP Sunucusu Bağlama Zorluğu: "En büyük zorluk, MCP'leri birbirine bağlamanın karmaşık olmasıdır." Bu zorluk sıradan bir iddia değil. MCP, standart bir protokol olarak bir bütün olsa da, gerçekte her bir sunucunun spesifik uygulaması farklılık gösteriyor; bir dosya işliyor, bir API'ye bağlanıyor, bir veritabanını yönetiyor... AI, karmaşık görevleri yerine getirmek için sunucular arası işbirliği yapması gerektiğinde, Lego, bloklar ve manyetik parçaları zorla birleştirmeye çalışmak kadar zorlayıcıdır.
Yukarıda.
Bu sorunlar aslında AI'nın "araç kütüphanesi"nden "AI ekosistemi"ne geçiş dönemindeki sancılarını yansıtıyor. Sektör hala araçları AI'ya vermenin ilk aşamasında kalıyor, gerçekten AI işbirliği altyapısı inşa etmek yerine.
Bu nedenle, MCP'yi çekici hale getirmek önemlidir, ancak onun bir geçiş teknolojisi olarak değerini de küçümsememek gerekir.
Yeni dünyaya hoş geldiniz.