Conform PANews, protocolul MCP se confruntă cu mai multe provocări în încercarea sa de a se integra în ecosistemele AI. Protocolul, conceput pentru a conecta diverse instrumente, se luptă cu un număr copleșitor de opțiuni disponibile, făcând dificil pentru modelele de limbaj mari (LLMs) să le aleagă și să le utilizeze eficient. Niciun AI nu poate stăpâni toate domeniile profesionale, iar această problemă nu poate fi rezolvată prin creșterea numărului de parametri.
Există o lacună semnificativă între documentația tehnică și înțelegerea AI, deoarece majoritatea documentelor API sunt scrise pentru înțelegerea umană și lipsesc descrierile semantice. Arhitectura cu interfață dublă a MCP, care acționează ca un middleware între LLM-uri și sursele de date, este în mod inerent defectuoasă. Aceasta trebuie să gestioneze cererile din amonte și să transforme datele din aval, o sarcină care devine aproape imposibilă atunci când sursele de date se înmulțesc.
Lipsa standardizării duce la formate de date inconsistent, o problemă care decurge din absența colaborării la nivel de industrie. Această problemă necesită timp pentru a fi rezolvată. În ciuda creșterii limitelor de tokenuri, supraîncărcarea informațională rămâne o problemă persistentă, deoarece MCP produce cantități mari de date JSON care consumă un spațiu semnificativ de context, limitând capacitățile de inferență.
Structurile complexe de obiecte își pierd relațiile ierarhice în descrierile textuale, făcând dificil pentru AI să reconstruiască asocierile de date. Provocarea de a conecta mai multe servere MCP este semnificativă, deoarece fiecare server poate gestiona sarcini diferite, cum ar fi procesarea fișierelor, conexiunile API sau operațiunile de bază de date. Când AI trebuie să colaboreze între servere, este ca și cum ai forța blocuri de construcție disparate să se potrivească.
Apariția comunicării AI-la-AI (A2A) marchează doar începutul unei rețele de agenți AI mai avansate, care va necesita protocoale de colaborare de nivel superior și mecanisme de consens. MCP reprezintă o etapă inițială în această evoluție.
Aceste provocări subliniază durerile de creștere ale tranziției de la o 'bibliotecă de instrumente' AI la un ecosistem AI complet integrat. Industria rămâne într-o fază timpurie de furnizare a instrumentelor către AI, mai degrabă decât de construire a unei adevărate infrastructuri de colaborare AI. Deși este important să demistificăm MCP, valoarea sa ca tehnologie de tranziție nu ar trebui să fie trecută cu vederea.