ชุมชนเทคโนโลยีกำลังมีส่วนร่วมในการอภิปรายอย่างเข้มข้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Model Context Protocol ( MCP ) เทียบกับแนวทางการสร้างโค้ดแบบดั้งเดิมสำหรับระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI การอภิปรายนี้มุ่งเน้นไปที่ว่าโปรโตคอลเครื่องมือที่มีโครงสร้างหรือการสร้างโค้ดโดยตรงจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าสำหรับนักพัฒนาที่ทำงานกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่
ปัญหาการใช้ Context และความสามารถในการประกอบ
นักพัฒนากำลังแสดงความกังวลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ MCP ในการจัดการ context โปรโตคอลนี้ต้องการ context จำนวนมากในตอนเริ่มต้นเพื่อกำหนดเครื่องมือที่มีอยู่ และการเรียกใช้เครื่องมือแต่ละครั้งจะใช้ context เพิ่มเติมเมื่อเปรียบเทียบกับการสร้างและเรียกใช้โค้ดโดยตรง สมาชิกในชุมชนสังเกตเห็นว่าเครื่องมือ MCP มักจะใช้พื้นที่ context ที่มีอยู่หมดด้วยเครื่องมือน้อยกว่า 15 ตัว โดยเครื่องมือที่ซับซ้อนอย่าง Playwright MCP เพียงตัวเดียวก็ใช้ความจุเครื่องมือที่มีอยู่เกือบหมด
ปัญหาความสามารถในการประกอบเกิดขึ้นจากการที่ MCP พึ่งพาการอนุมานในการรวมเครื่องมือต่างๆ เข้าด้วยกัน ต่างจากการสร้างโค้ดที่นักพัฒนาสามารถสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนโดยการรวมการดำเนินการหลายๆ อย่างเข้าด้วยกันแบบเป็นโปรแกรม MCP ต้องการให้โมเดล AI อนุมานว่าเครื่องมือควรทำงานร่วมกันอย่างไร ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่คาดเดาได้น้อยกว่า
ข้อจำกัดของ MCP เทียบกับข้อได้เปรียบของการสร้างโค้ด
| ด้าน | MCP | การสร้างโค้ด |
|---|---|---|
| การใช้ Context | สูง - ต้องการคำจำกัดความของเครื่องมือ + บริบทการเรียกใช้ | ต่ำกว่า - ใช้ประโยชน์จากความรู้ AI ที่มีอยู่ |
| ความสามารถในการรวมกัน | จำกัด - พึ่งพาการอนุมาน | สูง - การรวมกันแบบโปรแกรม |
| ขีดจำกัดเครื่องมือ | <15 เครื่องมือก่อนที่ context จะหมด | ไม่มีขีดจำกัดโดยธรรมชาติ |
| ความสามารถในการทำซ้ำ | ต้องการการอนุมานใหม่ทุกครั้ง | สคริปต์ทำงานได้อย่างสม่ำเสมอ |
| การแก้ไขข้อผิดพลาด | ยากในการแก้ไขข้อผิดพลาดของการเรียกใช้เครื่องมือ | มีการแก้ไขข้อผิดพลาดโค้ดมาตรฐาน |
| การขยายต้นทุน | ขยายตามแต่ละการดำเนินการ | ต้นทุนการสร้างครั้งเดียว |
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพในโลกแห่งความเป็นจริง
นักพัฒนาหลายคนได้แบ่งปันตัวอย่างเชิงปฏิบัติที่เปรียบเทียบเครื่องมือ MCP กับอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งแบบดั้งเดิม การเปรียบเทียบระหว่าง GitHub CLI และ GitHub MCP ได้กลายเป็นมาตรฐานที่นิยม โดยผู้ใช้ส่วนใหญ่รายงานว่าแนวทาง CLI ใช้ context ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าและให้ผลลัพธ์ที่เร็วกว่า รูปแบบนี้ขยายไปเกิน GitHub ไปยังบริการอื่นๆ ที่มี API ที่มีเอกสารครบถ้วน
งานจึงกลายเป็นการระบุปัญหาเหล่านั้นและหาวิธีกำหนดค่า sandbox สำหรับปัญหาเหล่านั้น เครื่องมือใดที่จะให้ และวิธีกำหนดเกณฑ์ความสำเร็จสำหรับโมเดล
ชุมชนได้ระบุว่า LLM มีความเชี่ยวชาญในการสร้างโค้ดสำหรับเครื่องมือที่รู้จักกันดีซึ่งมีเอกสารออนไลน์มากมาย ทำให้ MCP มีค่าน้อยลงในสถานการณ์เหล่านี้ อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาบางคนโต้แย้งว่า MCP แสดงให้เห็นแนวโน้มที่ดีสำหรับเครื่องมือภายในบริษัทหรือ API เฉพาะทางที่มีเอกสารน้อย
ความกังวลเรื่องต้นทุน ความเร็ว และความน่าเชื่อถือ
อุปสรรคสำคัญสามประการได้เกิดขึ้นในการอภิปราย MCP ต้นทุนยังคงเป็นปัจจัยสำคัญเมื่อการใช้งานโมเดล AI เพิ่มขึ้น โดยนักพัฒนาสังเกตว่าการดำเนินการ MCP ที่ใช้การอนุมานมากอาจมีค่าใช้จ่ายสูงสำหรับงานที่ทำซ้ำ ปัญหาความเร็วเกิดขึ้นจากการสื่อสารไปมาที่จำเป็นระหว่าง AI และเซิร์ฟเวอร์ MCP เมื่อเปรียบเทียบกับการสร้างสคริปต์ที่สมบูรณ์ซึ่งทำงานได้อย่างอิสระ
ความกังวลเรื่องความน่าเชื่อถือมุ่งเน้นไปที่การพึ่งพาการอนุมานของ MCP ในแต่ละขั้นตอน สำหรับงานอัตโนมัติที่ต้องทำงานซ้ำๆ นักพัฒนาชอบการสร้างโค้ดมากกว่าเพราะช่วยให้สามารถตรวจสอบแนวทางแทนที่จะหวังว่า AI จะอนุมานอย่างถูกต้องในแต่ละครั้ง สิ่งนี้มีความสำคัญเป็นพิเศษสำหรับระบบอัตโนมัติที่สำคัญต่อธุรกิจที่ความสม่ำเสมอมีความสำคัญมากกว่าความยืดหยุ่น
แนวทางทางเลือกและโซลูชันแบบผสม
ชุมชนได้พัฒนาวิธีแก้ปัญหาและแนวทางทางเลือกหลายประการ นักพัฒนาบางคนรักษาไฟล์เอกสารที่มีตัวอย่างคำสั่งที่โมเดล AI สามารถปรับใช้สำหรับงานที่คล้ายกันแต่แตกต่างกัน คนอื่นๆ ใช้แนวทางแบบผสมที่รวมเครื่องมือ MCP ภายในตัวแปลโค้ดแบบ sandbox ซึ่งช่วยให้สามารถเรียกเครื่องมือโดยตรงและสคริปต์ที่ประกอบได้ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของงาน
โซลูชันที่ใช้เทอร์มินัลได้รับความนิยม โดยนักพัฒนาหลายคนลดการใช้ MCP ให้เหลือเพียงการเข้าถึงเทอร์มินัลเท่านั้น แนวทางนี้ใช้ประโยชน์จากความรู้ที่แข็งแกร่งของ AI เกี่ยวกับเครื่องมือบรรทัดคำสั่งในขณะที่รักษาความยืดหยุ่นของการสร้างโค้ด
กรณีการใช้งานที่รายงานโดยชุมชน
เหมาะสำหรับ MCP มากกว่า:
- เครื่องมือภายในบริษัทที่มี API แบบกำหนดเอง
- ระบบเฉพาะทางที่มีเอกสารประกอบน้อย
- งานที่ต้องการชั้นการยืนยันตัวตน
- สถานการณ์ที่การแยกโค้ดทำได้ยาก
เหมาะสำหรับการสร้างโค้ดมากกว่า:
- API สาธารณะที่มีเอกสารครบถ้วน ( GitHub เป็นต้น)
- งานอัตโนมัติที่ทำซ้ำ
- เวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนที่ซับซ้อน
- งานที่ต้องการการตรวจสอบและทบทวน
- การดำเนินงานจำนวนมากกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
แนวโน้มอนาคตและผลกระทบต่ออุตสาหกรรม
การอภิปรายนี้สะท้อนคำถามที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับการออกแบบเครื่องมือ AI และความสมดุลระหว่างอินเทอร์เฟซที่มีโครงสร้างและการสร้างโค้ดที่ยืดหยุ่น แม้ว่า MCP จะเป็นความพยายามในการทำให้การโต้ตอบเครื่องมือ AI เป็นมาตรฐาน แต่ข้อเสนอแนะจากชุมชนชี้ให้เห็นว่าการใช้งานในปัจจุบันอาจเร็วเกินไปเมื่อพิจารณาจากการพัฒนาอย่างรวดเร็วของความสามารถ AI
นักพัฒนาบางคนโต้แย้งว่าเมื่อโมเดล AI ดีขึ้นและต้นทุนลดลง ข้อจำกัดปัจจุบันของ MCP อาจมีความเกี่ยวข้องน้อยลง อย่างไรก็ตาม คนอื่นๆ โต้แย้งว่าข้อได้เปรียบพื้นฐานของการสร้างโค้ด - ความสามารถในการประกอบ การตรวจสอบได้ และการใช้ซ้ำได้ - จะยังคงเหนือกว่าสำหรับงานอัตโนมัติส่วนใหญ่
การอภิปรายนี้เน้นย้ำถึงความท้าทายที่ต่อเนื่องในการหาการแยกแยะที่เหมาะสมสำหรับเครื่องมือพัฒนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขณะที่เทคโนโลยียังคงพัฒนาอย่างรวดเร็ว
อ้างอิง: Tools: Code Is All You Need