MCPの実現は長い道のりで、どのような困難に直面していますか？

著者：Haotian

学びました、これらの MCP に関する困難分析は非常に的確で、痛点を突いており、MCP の実現は長い道のりであり、簡単ではありません。少し延長して述べます：

1）ツールの爆発問題は本当です：MCP プロトコル標準により、接続可能なツールが氾濫しています。LLM はこれほど多くのツールを効果的に選択し使用することが難しく、すべての専門分野に精通する AI は存在しません。これはパラメータの量で解決できる問題ではありません。

2）文書記述のギャップ：技術文書と AI の理解の間には巨大な断層があります。ほとんどの API 文書は人間向けに書かれており、AI 向けではなく、意味的な記述が欠けています。

3）二重インターフェースアーキテクチャの弱点：MCP は LLM とデータソースの間のミドルウェアとして、上流のリクエストを処理し、下流のデータを変換する必要があります。このようなアーキテクチャ設計は先天的に不足しています。データソースが爆発的に増加すると、統一された処理ロジックはほぼ不可能です。

4）返却構造の多様性：標準が統一されていないため、データ形式が混乱しています。これは単純なエンジニアリングの問題ではなく、業界全体の協力の欠如の結果です。時間が必要です。

5）コンテキストウィンドウの制限：トークンの上限がどれだけ増加しても、情報過多の問題は常に存在します。MCP が大量の JSON データを吐き出すと、膨大なコンテキストスペースを占有し、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の中で階層関係を失い、AI はデータ間の関連性を再構築することが難しくなります。

7）複数の MCP サーバーのリンクの難しさ：「最大の課題は、MCP を連結することが複雑であることです。」この困難は根拠のないものではありません。MCP は標準プロトコルとして統一されていますが、現実には各社のサーバーの具体的な実装は異なります。一つはファイルを処理し、一つは API に接続し、一つはデータベースを操作します… AI が複数のサーバー間で協力して複雑なタスクを完了する必要があるとき、まるでレゴ、ブロック、マグネットシートを無理やり組み合わせようとするように困難です。

8）A2A の出現は始まりに過ぎない：MCP は AI-to-AI 通信の初級段階に過ぎません。本当の AI エージェントネットワークには、より高次の協力プロトコルと合意メカニズムが必要です。A2A はおそらく優れたイテレーションの一つに過ぎません。

以上です。

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」への移行期の痛みを集中して反映しています。業界はまだツールを AI に渡す初級段階に留まっており、真の AI 協力インフラを構築する段階には達していません。

したがって、MCP の神秘を取り除くことは非常に重要ですが、過渡技術としての価値を過小評価しないでください。

Just welcome to the new world。