MCP의 어려움에 대한 분석을 학습했습니다. 핵심 문제를 정확히 짚었고, MCP의 실제 적용 과정이 결코 쉽지 않음을 보여주었습니다. 추가로 다음과 같이 설명하겠습니다:
1) 도구 폭발 문제는 사실입니다: MCP 프로토콜 표준에 연결 가능한 도구들이 넘쳐나고 있어, LLM이 효과적으로 도구를 선택하고 사용하기 어렵습니다. 또한 모든 전문 분야에 정통한 AI는 없으며, 이는 매개변수 수로 해결할 수 없는 문제입니다.
2) 문서 설명의 간극: 기술 문서와 AI의 이해 사이에는 여전히 큰 격차가 존재합니다. 대부분의 API 문서는 사람을 위해 작성되었고, AI를 위한 문서가 아니며 의미론적 설명이 부족합니다.
3) 이중 인터페이스 아키텍처의 약점: MCP는 LLM과 데이터 소스 사이의 미들웨어로, 상위 요청을 처리하고 하위 데이터를 변환해야 합니다. 이러한 아키텍처 설계는 태생적 한계가 있습니다. 데이터 소스가 폭발적으로 증가하면 통합 처리 로직은 거의 불가능해집니다.
4) 다양한 반환 구조: 표준의 부재로 인해 데이터 형식이 혼란스럽습니다. 이는 단순한 엔지니어링 문제가 아니라 산업 협력의 전반적인 부재 결과로, 시간이 필요합니다.
5) 컨텍스트 창 제한: 토큰 상한선이 얼마나 빨리 증가하더라도 정보 과부하 문제는 항상 존재합니다. MCP가 대량의 JSON 데이터를 출력하면 많은 컨텍스트 공간을 차지하여 추론 능력을 압박합니다.
6) 중첩 구조의 평면화: 복잡한 객체 구조는 텍스트 설명에서 계층 관계를 잃게 되어, AI가 데이터 간 연관성을 재구성하기 어렵습니다.
7) 다중 MCP 서버 연결의 어려움: "가장 큰 도전은 MCP를 함께 연결하는 것이 복잡하다는 점입니다." 이 어려움은 근거 없는 말이 아닙니다. MCP가 표준 프로토콜로 통일되어 있더라도, 현실에서 각 서버의 구체적인 구현은 매우 다릅니다. 어떤 서버는 파일을 처리하고, 다른 서버는 API에 연결하며, 또 다른 서버는 데이터베이스를 조작합니다... AI가 복잡한 작업을 위해 서버 간 협업이 필요할 때, 마치 레고, 블록, 자석 조각을 억지로 맞추는 것만큼 어렵습니다.
8) A2A의 출현은 시작에 불과: MCP는 AI 간 통신의 초기 단계일 뿐입니다. 진정한 AI 에이전트 네트워크는 더 높은 수준의 협업 프로토콜과 합의 메커니즘이 필요하며, A2A는 아마도 단지 훌륭한 반복일 뿐입니다.
이상입니다.
이러한 문제들은 사실 AI가 "도구 라이브러리"에서 "AI 생태계"로 전환되는 과도기의 고통을 집중적으로 반영하고 있습니다. 산업은 여전히 도구를 AI에 던져주는 초기 단계에 머물러 있으며, 진정한 AI 협업 인프라를 구축하지 못하고 있습니다.
따라서 MCP에 대한 비판은 필요하지만, 과도기 기술로서의 가치도 인정해야 합니다.
새로운 세상에 오신 것을 환영합니다.
