Học được rằng, phân tích về những khó khăn của MCP rất chính xác, đánh trúng điểm yếu, tiết lộ rằng con đường thực hiện MCP còn dài và không hề dễ dàng, tôi xin mở rộng thêm:
1)Vấn đề bùng nổ công cụ là có thật: Tiêu chuẩn giao thức MCP, các công cụ có thể kết nối đang tràn lan, LLM khó có thể lựa chọn và sử dụng hiệu quả quá nhiều công cụ như vậy, cũng không có AI nào có thể thành thạo tất cả các lĩnh vực chuyên môn cùng một lúc, đây không phải là vấn đề có thể giải quyết bằng lượng tham số.
2)Mô tả khoảng cách văn bản: Vẫn còn một khoảng cách lớn giữa tài liệu kỹ thuật và hiểu biết của AI. Hầu hết tài liệu API được viết cho con người, không phải cho AI, thiếu mô tả ngữ nghĩa.
3)Điểm yếu của kiến trúc hai giao diện: MCP như là phần mềm trung gian giữa LLM và nguồn dữ liệu, vừa phải xử lý yêu cầu từ phía trên vừa phải chuyển đổi dữ liệu từ phía dưới, thiết kế kiến trúc này bẩm sinh đã có những thiếu sót. Khi nguồn dữ liệu bùng nổ, việc xử lý logic đồng nhất gần như là không thể.
4)Cấu trúc trả về khác nhau: Tiêu chuẩn không thống nhất dẫn đến