MCP 落地路漫漫，面臨哪些困境？

對 MCP 祛魅很必要，但也別忽視它作爲過渡技術的價值。

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 文檔寫給人看，不是給 AI 看的，缺乏語義化描述。

3）雙接口架構的軟肋： MCP 作爲 LLM 與數據源之間的中間件，既要處理上遊請求又要轉化下遊數據，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）上下文窗口受限：無論 token 上限增長多快，信息過載問題始終存在。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：復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 服務器連結之難： 「The biggest challenge is that it is complex to chain MCPs together.」 這困難不是空穴來風。雖然 MCP 作爲標準協議本身統一，但現實中各家服務器的具體實現卻各不相同，一個處理文件，一個連接 API，一個操作數據庫...當 AI 需要跨服務器協作完成復雜任務時，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迭代。

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，但也別過它作爲過渡技術的價值。

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