Según PANews, el protocolo MCP enfrenta varios desafíos a medida que intenta integrarse en ecosistemas de IA. El protocolo, diseñado para vincular varias herramientas, lucha con un abrumador número de opciones disponibles, lo que dificulta que los modelos de lenguaje grande (LLMs) elijan y utilicen efectivamente. Ninguna IA puede dominar todos los campos profesionales, y este problema no se puede resolver aumentando el número de parámetros.
Existe una brecha significativa entre la documentación técnica y la comprensión de la IA, ya que la mayoría de los documentos de API están escritos para la comprensión humana y carecen de descripciones semánticas. La arquitectura de doble interfaz del MCP, que actúa como middleware entre LLMs y fuentes de datos, es inherentemente defectuosa. Debe manejar solicitudes ascendente y transformar datos descendentes, una tarea que se vuelve casi imposible cuando las fuentes de datos se multiplican.
La falta de estandarización conduce a formatos de datos inconsistentes, un problema derivado de la ausencia de colaboración en toda la industria. Este problema requiere tiempo para resolverse. A pesar de los aumentos en los límites de tokens, la sobrecarga de información sigue siendo un problema persistente, ya que el MCP produce grandes cantidades de datos JSON que consumen un espacio de contexto significativo, limitando las capacidades de inferencia.
Las estructuras de objetos complejas pierden sus relaciones jerárquicas en las descripciones de texto, lo que dificulta que la IA reconstruya asociaciones de datos. El desafío de vincular múltiples servidores MCP es significativo, ya que cada servidor puede manejar diferentes tareas, como procesamiento de archivos, conexiones API u operaciones de base de datos. Cuando la IA necesita colaborar entre servidores, es como forzar bloques de construcción dispares a encajar juntos.
La aparición de la comunicación de IA a IA (A2A) marca solo el comienzo de una red de agentes de IA más avanzada, que requerirá protocolos de colaboración de nivel superior y mecanismos de consenso. El MCP representa una etapa inicial en esta evolución.
Estos desafíos destacan los dolores de crecimiento de la transición de una 'biblioteca de herramientas' de IA a un ecosistema de IA completamente integrado. La industria sigue en una fase temprana de proporcionar herramientas a la IA en lugar de construir una verdadera infraestructura de colaboración de IA. Si bien es importante desmitificar el MCP, su valor como tecnología de transición no debe pasarse por alto.