MCP のジレンマに関するこれらの分析は非常に正確であり、問​​題点を直視しており、MCP の実装は長く困難なプロセスであることが明らかになりました。これについても詳しく説明します。

1) ツール爆発問題は現実です。MCP プロトコル標準と関連ツールが市場に溢れています。 LLM がこれほど多くのツールを効果的に選択して使用することは困難であり、すべての専門分野に同時に熟達できる AI は存在しません。これはパラメータ量で解決できる問題ではありません。

2) ドキュメントのギャップ: 技術ドキュメントと AI の理解の間には依然として大きなギャップが存在します。ほとんどの API ドキュメントは AI ではなく人間向けに書かれており、セマンティックな説明が欠けています。

3) デュアル インターフェイス アーキテクチャの弱点: MCP は、LLM とデータ ソース間のミドルウェアとして、上流の要求を処理し、下流のデータを変換する必要があります。この建築設計は本質的に不十分です。データ ソースが爆発的に増加すると、処理ロジックを統一することがほぼ不可能になります。

4) 返される構造は多岐にわたります。一貫性のない標準により、データ形式が混乱します。これは単純なエンジニアリングの問題ではなく、業界全体の連携不足の結果であり、時間がかかります。

5) コンテキスト ウィンドウの制限: トークン制限がどれだけ速く増加しても、情報過多の問題は常に存在します。 MCP は大量の JSON データを吐き出しますが、これは多くのコンテキスト空間を占有し、推論能力を圧迫します。

6) ネスト構造の平坦化: 複雑なオブジェクト構造はテキスト記述において階層関係を失い、AI がデータ間の相関関係を再構築することが困難になります。

7) 複数の MCP サーバーをリンクする際の難しさ:「最大の課題は、MCP を連結することが複雑なことです。」この困難は根拠がないわけではない。 MCP は統一された標準プロトコルですが、実際には各サーバーの具体的な実装は異なります。 1 つはファイルを処理し、1 つは API に接続し、1 つはデータベースを操作します... AI が複雑なタスクを完了するためにサーバー間で連携する必要がある場合、それはレゴ、ビルディング ブロック、磁気タイルを無理やり組み合わせようとするのと同じくらい困難です。

8) A2A の出現は始まりに過ぎません。MCP は AI 間通信の初期段階にすぎません。真の AI エージェント ネットワークには、より高レベルのコラボレーション プロトコルとコンセンサス メカニズムが必要であり、A2A はまさにその優れた反復となる可能性があります。

その上。

これらの問題は、実際には AI が「ツール ライブラリ」から「AI エコシステム」に移行する際の苦痛を反映しています。業界はまだ、真の AI 連携インフラを構築するのではなく、AI にツールを投入する初期段階にあります。

したがって、MCP の神秘性を解明する必要がありますが、移行技術としての価値も無視する必要があります。

新しい世界へようこそ。