Согласно PANews, протокол MCP сталкивается с несколькими проблемами при попытке интеграции в экосистемы ИИ. Протокол, разработанный для связи различных инструментов, испытывает трудности из-за подавляющего количества доступных опций, что затрудняет крупным языковым моделям (LLM) эффективный выбор и использование этих опций. Ни один ИИ не может освоить все профессиональные области, и эту проблему нельзя решить простым увеличением количества параметров.
Существует значительный разрыв между технической документацией и пониманием ИИ, так как большинство документов API написаны для человеческого восприятия и лишены семантических описаний. Двухуровневая архитектура MCP, которая действует как промежуточное ПО между LLM и источниками данных, по своей сути имеет недостатки. Она должна обрабатывать запросы на верхнем уровне и преобразовывать данные на нижнем уровне, что становится практически невозможным, когда источников данных становится слишком много.
Отсутствие стандартизации приводит к несогласованным форматам данных, что является проблемой, возникающей из-за отсутствия сотрудничества в отрасли. Эта проблема требует времени для решения. Несмотря на увеличение лимитов токенов, избыток информации остается настойчивой проблемой, так как MCP выдает большие объемы данных JSON, которые занимают значительное пространство контекста, ограничивая возможности вывода.
Сложные структуры объектов теряют свои иерархические отношения в текстовых описаниях, что затрудняет ИИ восстановление ассоциаций данных. Проблема связывания нескольких серверов MCP значительна, так как каждый сервер может выполнять разные задачи, такие как обработка файлов, подключения API или операции с базами данных. Когда ИИ необходимо сотрудничать между серверами, это похоже на попытку заставить разрозненные строительные блоки соединиться.
Появление коммуникации ИИ-ИИ (A2A) является лишь началом более продвинутой сети агентов ИИ, которая потребует более высокоуровневых протоколов сотрудничества и механизмов согласования. MCP представляет собой начальную стадию в этой эволюции.
Эти проблемы подчеркивают трудности перехода от 'библиотеки инструментов' ИИ к полностью интегрированной экосистеме ИИ. Отрасль остается на ранней стадии предоставления инструментов для ИИ, а не создания настоящей инфраструктуры сотрудничества ИИ. Хотя важно развеять мифы о MCP, его ценность как переходной технологии не должна быть упущена из виду.