من الضروري إزالة الغموض عن MCP، لكن لا ينبغي تجاهل قيمته كتقنية انتقالية.
كتبه: هاوتيان
لقد تعلمت أن تحليل الصعوبات المتعلقة بـ MCP دقيق للغاية ويستهدف النقاط الحساسة، حيث يكشف عن أن الطريق نحو تطبيق MCP طويل وصعب، وسأقوم بتوسيع الأمر قليلاً:
مشكلة انفجار الأدوات حقيقية: معيار بروتوكول MCP، الأدوات القابلة للربط في حالة انتشار كبيرة، من الصعب على LLM اختيار واستخدام الكثير من الأدوات بشكل فعال، ولا يوجد ذكاء اصطناعي يمكنه إتقان جميع المجالات التخصصية في نفس الوقت، هذه ليست مشكلة يمكن حلها من خلال حجم المعلمات.
فجوة الوثائق: لا تزال هناك فجوة كبيرة بين التوثيق الفني وفهم الذكاء الاصطناعي. تتم كتابة معظم وثائق واجهة برمجة التطبيقات للبشر ، وليس الذكاء الاصطناعي ، وتفتقر إلى الأوصاف الدلالية.
نقاط الضعف في بنية الواجهة المزدوجة: يعد MCP كوسيط بين LLM ومصدر البيانات، حيث يجب عليه معالجة الطلبات المتدفقة من الأعلى وتحويل البيانات المتدفقة من الأسفل، وهذا التصميم المعماري يعاني من نقص فطري. عندما يحدث انفجار في مصدر البيانات، يصبح من المستحيل تقريبًا معالجة المنطق الموحد.
هيكل العودة متنوع للغاية: عدم توحيد المعايير يؤدي إلى فوضى في تنسيق البيانات، هذه ليست مجرد مشكلة هندسية بسيطة، بل هي نتيجة نقص التعاون في الصناعة بشكل عام، وتحتاج إلى وقت.
نافذة السياق محدودة: بغض النظر عن مدى سرعة زيادة الحد الأقصى من الرموز، فإن مشكلة overload المعلومات لا تزال موجودة. إن إخراج MCP لعدد كبير من بيانات JSON سيشغل مساحة كبيرة من السياق، مما يضغط على قدرة الاستدلال.
تبسيط الهيكل المتداخل: ستفقد الهياكل المعقدة للعناصر في الوصف النصي العلاقات الطبقية، وسيكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي إعادة بناء الترابط بين البيانات.
صعوبة ربط خوادم MCP المتعددة: "أكبر تحدٍ هو أنه من المعقد ربط MCPs معًا." هذه الصعوبة ليست من فراغ. على الرغم من أن MCP كمعيار بروتوكولي موحد، إلا أن تنفيذ كل خادم في الواقع يختلف عن الآخر؛ أحدها يتعامل مع الملفات، وآخر يتصل بـ API، وآخر يعمل مع قاعدة البيانات... عندما تحتاج AI إلى التعاون عبر الخوادم لإنجاز مهام معقدة، فإن الأمر يكون صعبًا مثل محاولة تجميع قطع ليغو وكتل ومغناطيس معًا.
8）ظهور A2A هو مجرد البداية: MCP هو المرحلة الأولية من التواصل بين الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي. تحتاج شبكة الوكلاء الذكاء الاصطناعي الحقيقية إلى بروتوكولات تعاون وآليات توافق أعلى، وقد تكون A2A مجرد تكرار ممتاز.
فوق.
هذه المشكلات تعكس في الواقع الآلام الناتجة عن انتقال الذكاء الاصطناعي من "مجموعة أدوات" إلى "نظام بيئي للذكاء الاصطناعي". لا يزال القطاع في المرحلة الأولية من إلقاء الأدوات على الذكاء الاصطناعي، وليس بناء بنية تحتية حقيقية للتعاون في الذكاء الاصطناعي.
لذا ، من الضروري إزالة السحر عن MCP ، ولكن لا يجب المبالغة في قيمته كتقنية انتقالية.
مرحبًا بك في العالم الجديد.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
MCP طريقها طويل، ما هي التحديات التي تواجهها؟
كتبه: هاوتيان
لقد تعلمت أن تحليل الصعوبات المتعلقة بـ MCP دقيق للغاية ويستهدف النقاط الحساسة، حيث يكشف عن أن الطريق نحو تطبيق MCP طويل وصعب، وسأقوم بتوسيع الأمر قليلاً:
مشكلة انفجار الأدوات حقيقية: معيار بروتوكول MCP، الأدوات القابلة للربط في حالة انتشار كبيرة، من الصعب على LLM اختيار واستخدام الكثير من الأدوات بشكل فعال، ولا يوجد ذكاء اصطناعي يمكنه إتقان جميع المجالات التخصصية في نفس الوقت، هذه ليست مشكلة يمكن حلها من خلال حجم المعلمات.
فجوة الوثائق: لا تزال هناك فجوة كبيرة بين التوثيق الفني وفهم الذكاء الاصطناعي. تتم كتابة معظم وثائق واجهة برمجة التطبيقات للبشر ، وليس الذكاء الاصطناعي ، وتفتقر إلى الأوصاف الدلالية.
نقاط الضعف في بنية الواجهة المزدوجة: يعد MCP كوسيط بين LLM ومصدر البيانات، حيث يجب عليه معالجة الطلبات المتدفقة من الأعلى وتحويل البيانات المتدفقة من الأسفل، وهذا التصميم المعماري يعاني من نقص فطري. عندما يحدث انفجار في مصدر البيانات، يصبح من المستحيل تقريبًا معالجة المنطق الموحد.
هيكل العودة متنوع للغاية: عدم توحيد المعايير يؤدي إلى فوضى في تنسيق البيانات، هذه ليست مجرد مشكلة هندسية بسيطة، بل هي نتيجة نقص التعاون في الصناعة بشكل عام، وتحتاج إلى وقت.
نافذة السياق محدودة: بغض النظر عن مدى سرعة زيادة الحد الأقصى من الرموز، فإن مشكلة overload المعلومات لا تزال موجودة. إن إخراج MCP لعدد كبير من بيانات JSON سيشغل مساحة كبيرة من السياق، مما يضغط على قدرة الاستدلال.
تبسيط الهيكل المتداخل: ستفقد الهياكل المعقدة للعناصر في الوصف النصي العلاقات الطبقية، وسيكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي إعادة بناء الترابط بين البيانات.
صعوبة ربط خوادم MCP المتعددة: "أكبر تحدٍ هو أنه من المعقد ربط MCPs معًا." هذه الصعوبة ليست من فراغ. على الرغم من أن MCP كمعيار بروتوكولي موحد، إلا أن تنفيذ كل خادم في الواقع يختلف عن الآخر؛ أحدها يتعامل مع الملفات، وآخر يتصل بـ API، وآخر يعمل مع قاعدة البيانات... عندما تحتاج AI إلى التعاون عبر الخوادم لإنجاز مهام معقدة، فإن الأمر يكون صعبًا مثل محاولة تجميع قطع ليغو وكتل ومغناطيس معًا.
8）ظهور A2A هو مجرد البداية: MCP هو المرحلة الأولية من التواصل بين الذكاء الاصطناعي إلى الذكاء الاصطناعي. تحتاج شبكة الوكلاء الذكاء الاصطناعي الحقيقية إلى بروتوكولات تعاون وآليات توافق أعلى، وقد تكون A2A مجرد تكرار ممتاز.
فوق.
هذه المشكلات تعكس في الواقع الآلام الناتجة عن انتقال الذكاء الاصطناعي من "مجموعة أدوات" إلى "نظام بيئي للذكاء الاصطناعي". لا يزال القطاع في المرحلة الأولية من إلقاء الأدوات على الذكاء الاصطناعي، وليس بناء بنية تحتية حقيقية للتعاون في الذكاء الاصطناعي.
لذا ، من الضروري إزالة السحر عن MCP ، ولكن لا يجب المبالغة في قيمته كتقنية انتقالية.
مرحبًا بك في العالم الجديد.