深度解析：MCP协议在AI协作中的七大核心挑战

原文作者：Haotian（X：@tme l0 211 ）

关于MCP协议的困境分析揭示了其在实际应用中的痛点，表明MCP的落地并非易事。以下是对这些问题的进一步延展：

1）工具爆炸问题：
MCP协议标准允许链接的工具数量过于庞大，导致LLM难以高效选择和使用这些工具。同时，没有任何一个AI能够同时精通所有专业领域，这一问题无法仅靠增加参数量来解决。

2）文档描述鸿沟：
技术文档与AI的理解之间存在显著断层。大部分API文档是为人类编写，而非AI，缺乏语义化描述，导致AI难以准确理解。

3）双接口架构的软肋：
MCP作为LLM与数据源之间的中间件，需要处理上游请求并转化下游数据。这种设计在数据源数量激增时显得先天不足，统一处理逻辑几乎无法实现。

4）返回结构千差万别：
由于行业缺乏统一标准，数据格式混乱成为普遍现象。这不仅仅是工程问题，更是行业协作缺失的结果，解决这一问题需要时间。

5）上下文窗口受限：
无论token上限如何提升，信息过载问题依然存在。MCP生成的JSON数据会占用大量上下文空间，从而影响推理能力。

6）嵌套结构扁平化：
复杂对象结构在文本描述中容易丢失层次关系，AI难以重建数据间的关联性。

7）多MCP服务器链接之难：
正如所言，“The biggest challenge is that it is complex to chain MCPs together.”虽然MCP作为标准协议本身统一，但现实中各家服务器的具体实现却各不相同。当AI需要跨服务器完成复杂任务时，就像试图将乐高、积木和磁力片强行拼接在一起一样困难。

8）A 2 A的出现只是开始：
MCP仅仅是AI-to-AI通信的初级阶段。真正的AI Agent网络需要更高层次的协作协议和共识机制，而A 2 A或许只是一次重要的迭代。

以上问题集中反映了AI从“工具库”向“AI生态系统”过渡期的阵痛。当前行业仍停留在将工具交给AI的初级阶段，而非构建真正的AI协作基础设施。

因此，对MCP祛魅是必要的，但也应正视其作为过渡技术的价值。

Just welcome to the new world。

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