MCP 落地路漫漫，面臨哪些困境？

撰文：Haotian

 

學習到了，這些關於 MCP 的困境分析相當到位，直擊痛點，揭示了 MCP 的落地路漫漫，並沒那麼容易，我順帶延展下：

 

1）工具爆炸問題是真的： MCP 協議標準，可以連結的工具泛濫成災了，LLM 難以有效選擇和使用這麼多工具，也沒有一個 AI 能同時精通所有專業領域，這不是參數量能解決的問題。

 

2）文檔描述鴻溝：技術文檔與 AI 理解之間還存在巨大斷層。 大部分 API 文件寫給人看，不是給 AI 看的，缺乏語義化描述。

 

3）雙介面架構的軟肋： MCP 作為 LLM 與數據源之間的中間件，既要處理上游請求又要轉化下游數據，這種架構設計先天不足。 當數據源爆炸時，統一處理邏輯幾乎不可能。

 

4）返回結構千差萬別：標準不統一導致數據格式混亂，這不是簡單工程問題，而是行業協作整體缺失的結果，需要時間。

 

5）上下文視窗受限：無論 token 上限增長多快，資訊過載問題始終存在。 MCP 吐出一堆 JSON 數據會佔用大量上下文空間，擠壓推理能力。

 

6）嵌套結構扁平化：複雜對象結構在文本描述中會丟失層次關係，AI 難以重建數據間的關聯性。

 

7）多 MCP 伺服器鏈接之難： 「The biggest challenge is that it is complex to chain MCPs together.」 這困難不是空穴來風。 雖然 MCP 作為標準協定本身統一，但現實中各家伺服器的具體實現卻各不相同，一個處理檔，一個連接 API，一個操作資料庫... 當 AI 需要跨伺服器協作完成複雜任務時，就像試圖把樂高、積木和磁力片強行拼在一起一樣困難。

 

8）A2A 的出現只是開始：MCP 只是 AI-to-AI 通信的初級階段。 真正的 AI Agent 網路需要更高層次的協作協議和共識機制，A2A 或許只是一次優秀的反覆運算。

 

以上。

 

這些問題其實集中反映了 AI 從「工具庫」到「AI 生態系統」過渡期的陣痛。 行業還停留在把工具丟給 AI 的初級階段，而不是構建真正的 AI 協作 infra。

 

所以，對 MCP 祛魅很必要，但也別過它作為過渡技術的價值。

 

此篇文章取自foresightnews：

https://foresightnews.pro/article/detail/83584

AIC 團隊敬上

2025/5/5