De acordo com a PANews, o protocolo MCP enfrenta vários desafios ao tentar se integrar aos ecossistemas de IA. O protocolo, projetado para conectar várias ferramentas, luta com um número avassalador de opções disponíveis, tornando difícil para modelos de linguagem de grande porte (LLMs) escolher e utilizá-las de forma eficaz. Nenhuma IA pode dominar todos os campos profissionais, e esse problema não pode ser resolvido apenas aumentando a contagem de parâmetros.
Há uma lacuna significativa entre a documentação técnica e a compreensão da IA, uma vez que a maioria dos documentos de API é escrita para compreensão humana e carece de descrições semânticas. A arquitetura de interface dupla do MCP, que atua como middleware entre LLMs e fontes de dados, é inerentemente falha. Ela deve lidar com solicitações upstream e transformar dados downstream, uma tarefa que se torna quase impossível quando as fontes de dados proliferam.
A falta de padronização leva a formatos de dados inconsistentes, um problema que decorre da ausência de colaboração em toda a indústria. Esse problema requer tempo para ser resolvido. Apesar dos aumentos nos limites de tokens, a sobrecarga de informações continua a ser um problema persistente, já que o MCP gera grandes quantidades de dados JSON que consomem um espaço de contexto significativo, limitando as capacidades de inferência.
Estruturas de objetos complexos perdem suas relações hierárquicas em descrições textuais, dificultando a reconstrução de associações de dados pela IA. O desafio de vincular vários servidores MCP é significativo, uma vez que cada servidor pode lidar com diferentes tarefas, como processamento de arquivos, conexões de API ou operações de banco de dados. Quando a IA precisa colaborar entre servidores, é como forçar blocos de construção díspares a se encaixarem.
O surgimento da comunicação AI-to-AI (A2A) marca apenas o início de uma rede de agentes de IA mais avançada, que exigirá protocolos de colaboração de nível superior e mecanismos de consenso. O MCP representa uma fase inicial nessa evolução.
Esses desafios destacam as dores do crescimento na transição de uma 'biblioteca de ferramentas' de IA para um ecossistema de IA totalmente integrado. A indústria ainda está em uma fase inicial de fornecer ferramentas à IA, em vez de construir uma verdadeira infraestrutura de colaboração em IA. Embora seja importante desmistificar o MCP, seu valor como tecnologia de transição não deve ser subestimado.