โปรโตคอล Model Context Protocol ( MCP ) ที่ออกแบบมาเพื่อมาตรฐานการโต้ตอบของเครื่องมือ AI กำลังเผชิญกับคำวิจารณ์ที่เพิ่มขึ้นจากนักพัฒนาและสถาปนิกระบบองค์กรที่โต้แย้งว่าขาดฟีเจอร์พื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการใช้งานจริงในระดับการผลิต โปรโตคอลนี้ที่วางตำแหน่งตัวเองเป็น USB-C สำหรับ AI ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างเข้มข้นว่าความเรียบง่ายของมันมาพร้อมกับต้นทุนที่สูงเกินไปสำหรับแอปพลิเคชันที่จริงจังหรือไม่
ข้อกังวลเรื่องความปลอดภัยของประเภทข้อมูลและการตรวจสอบข้อมูล
หนึ่งในการอภิปรายที่เข้มข้นที่สุดมุ่งเน้นไปที่แนวทางของ MCP ในการตรวจสอบข้อมูล นักวิจารณ์ชี้ให้เห็นว่าโปรโตคอลใช้ JSON ที่ไม่มีสคีมาพร้อมกับคำแนะนำประเภทข้อมูลเป็นตัวเลือก ทำให้เกิดข้อผิดพลาดรันไทม์ที่อาจมีผลกระทบร้ายแรง ในบริการทางการเงิน สิ่งนี้อาจหมายถึงอัลกอริทึมการซื้อขายตีความความแม่นยำของตัวเลขผิด ในด้านสุขภาพ ข้อมูลผู้ป่วยอาจถูกประมวลผลไม่ถูกต้อง ซึ่งอาจส่งผลต่อคำแนะนำการให้ยา
อย่างไรก็ตาม ผู้สนับสนุนโต้แย้งว่า MCP รองรับการตรวจสอบ JSON Schema และการใช้งานที่เหมาะสมควรจับข้อผิดพลาดเหล่านี้ก่อนที่จะไปถึงโมเดล AI การถกเถียงนี้เน้นย้ำความตึงเครียดพื้นฐานระหว่างความยืดหยุ่นและความปลอดภัยในการออกแบบโปรโตคอล
การเปรียบเทียบโปรโตคอล MCP กับระบบ RPC ที่มีอยู่แล้ว
| คุณสมบัติ | MCP | gRPC | SOAP/CORBA |
|---|---|---|---|
| ความปลอดภัยของประเภทข้อมูล | JSON Schema แบบเสริม | protobuf ในตัว | IDL พร้อม generated bindings |
| การติดตาม Distributed | ไม่ได้มาตรฐาน | การส่งต่อ metadata ในตัว | มีให้ใช้ใน implementations |
| การยืนยันตัวตน | ไลบรารีจากบุคคลที่สาม | กลไกในตัว | คุณสมบัติความปลอดภัยที่เป็นมาตรฐาน |
| การกำหนดต้นทุน | ไม่รองรับ | การติดตามระดับ service | รองรับการตรวจสอบระดับองค์กร |
| Connection Pooling | จำกัด | ในตัว | รองรับ |
| โปรโตคอลไบนารี | JSON เท่านั้น | Protocol Buffers | มีตัวเลือกไบนารี |
ช่องโหว่การดำเนินงานขององค์กร
ชุมชนได้ระบุฟีเจอร์สำคัญที่ขาดหายไปหลายอย่างที่ทำให้ MCP ไม่เหมาะสมสำหรับการใช้งานขนาดใหญ่ การระบุต้นทุนโดดเด่นเป็นข้อกังวลหลัก - เมื่อองค์กรได้รับใบเรียกเก็บเงิน API จำนวนมากจากบริการเช่น OpenAI พวกเขาไม่สามารถติดตามได้ว่าเครื่องมือ MCP หรือผู้ใช้เฉพาะใดสร้างต้นทุนเหล่านั้น การขาดการมองเห็นนี้ทำให้ไม่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายหรือเข้าใจรูปแบบการใช้ทรัพยากรได้
การติดตามแบบกระจายเป็นความท้าทายสำคัญอีกประการหนึ่ง ในขณะที่โปรโตคอลที่ก่อตั้งขึ้นแล้วเช่น gRPC มี correlation ID ในตัวและการติดตามคำขอข้ามบริการ MCP ไม่มีวิธีมาตรฐานในการแก้ไขปัญหาที่ครอบคลุมหลายระบบ นักพัฒนารายงานว่าการแก้ไขปัญหาที่ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาทีกับโปรโตคอลอื่นสามารถยืดเยื้อเป็นหลายวันกับ MCP
ฟีเจอร์สำคัญระดับองค์กรที่ขาดหายไปใน MCP
- Service Discovery: ไม่มีกลไกสำหรับการปรับขนาดแบบไดนามิกหรือสถานการณ์ failover
- Session Management: การดำเนินงานแบบ stateful/stateless ที่ผสมกันโดยไม่มี retry semantics ที่ชัดเจน
- Performance Optimization: โปรโตคอลแบบข้อความสร้างคอขวดสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการ throughput สูง
- Audit Logging: ไม่มีรูปแบบมาตรฐานสำหรับความต้องการด้าน compliance
- Version Management: การเปลี่ยนแปลง tool interface สามารถทำให้ client เสียหายโดยไม่มีการเตือน
- Resource Quotas: ไม่มีความสามารถในการจำกัดอัตราหรือการจัดการ quota ในตัว
ปัญหาการแตกแยก
ประเด็นที่ถกเถียงกันโดยเฉพาะคือการพึ่งพาไลบรารีบุคคลที่สามของ MCP เพื่อเติมเต็มช่องโหว่ฟังก์ชันการทำงาน แทนที่จะสร้างฟีเจอร์สำคัญเช่นการยืนยันตัวตนและการตรวจสอบเข้าไปในโปรโตคอลหลัก ระบบนิเวศพึ่งพาส่วนขยายต่างๆ ที่ชุมชนดูแลรักษา แนวทางนี้สร้างสิ่งที่นักวิจารณ์เรียกว่ากลุ่มดาวของไลบรารีบุคคลที่สามที่องค์กรต้องประเมิน ดูแลรักษา และรักษาความปลอดภัยแยกกัน
เมื่อคุณแก้ไขข้อกำหนดขององค์กรด้วยกลุ่มดาวของไลบรารีบุคคลที่สาม คุณไม่ได้สร้างโปรโตคอล คุณกำลังสร้างสูตรสำหรับการแตกแยก
การแตกแยกขยายไปถึงความไม่สอดคล้องของการใช้งานข้ามภาษาโปรแกรม หากไม่มีการผูกมาตรฐาน การใช้งาน MCP ใน Python และ JavaScript สามารถจัดการข้อมูลได้แตกต่างกัน นำไปสู่ปัญหาการรวมระบบที่ละเอียดอ่อนซึ่งปรากฏขึ้นเฉพาะภายใต้เงื่อนไขเฉพาะ
บทเรียนจากประวัติศาสตร์โปรโตคอล
การอภิปรายได้ดึงการเปรียบเทียบกับรอบวิวัฒนาการโปรโตคอลก่อนหน้า นักพัฒนาหลายคนสังเกตว่าอุตสาหกรรมมีแนวโน้มที่จะละทิ้งโปรโตคอลที่ซับซ้อนแต่มีฟีเจอร์หลากหลายเพื่อใช้ทางเลือกที่เรียบง่ายกว่า เพียงเพื่อค่อยๆ ค้นพบใหม่ว่าทำไมฟีเจอร์เหล่านั้นจึงจำเป็น รูปแบบนี้เกิดขึ้นกับการเปลี่ยนผ่านจาก SOAP ไป REST API และตอนนี้ดูเหมือนจะเกิดซ้ำกับ MCP
สมาชิกชุมชนบางคนโต้แย้งว่าความเรียบง่ายของ MCP เป็นจุดแข็งจริงๆ ทำให้สามารถนำมาใช้และปรับปรุงได้อย่างรวดเร็ว พวกเขายืนยันว่าฟีเจอร์ที่ขาดหายไปสามารถเพิ่มเข้าไปได้เมื่อเวลาผ่านไปและโปรโตคอลเติบโต คนอื่นๆ กังวลว่าการปรับปรุงความสามารถสำคัญหลังจากการนำมาใช้อย่างแพร่หลายสร้างปัญหาเดียวกันที่นำไปสู่ความซับซ้อนของ SOAP
สถานะปัจจุบันและแนวโน้มในอนาคต
แม้จะมีคำวิจารณ์ MCP ยังคงได้รับการนำมาใช้เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมการทดลองและการพัฒนา ผู้ดูแล โปรโตคอลได้เริ่มจัดการกับข้อกังวลบางอย่าง เมื่อเร็วๆ นี้ได้เพิ่มการรองรับคำอธิบายประกอบเครื่องมือที่แยกแยะระหว่างการดำเนินงานแบบอ่านอย่างเดียวและการทำลาย อย่างไรก็ตาม ฟีเจอร์สำคัญระดับองค์กรหลายอย่างยังคงไม่มีในข้อกำหนดหลัก
การถกเถียงสะท้อนความตึงเครียดที่กว้างขึ้นในอุตสาหกรรม AI ระหว่างการเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วเพื่อใช้ประโยชน์จากโอกาสและการสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและพร้อมสำหรับการผลิต เมื่อองค์กรใช้ระบบ AI เพิ่มขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันที่สำคัญต่อภารกิจ แรงกดดันในการแก้ไขข้อจำกัดพื้นฐานของโปรโตคอลเหล่านี้น่าจะทวีความรุนแรงขึ้น
การอภิปรายของชุมชนแสดงให้เห็นว่าในขณะที่ MCP อาจเพียงพอสำหรับกรณีการใช้งานทดลองในปัจจุบัน องค์กรที่วางแผนการใช้งาน AI อย่างจริงจังควรประเมินอย่างรอบคอบว่าโปรโตคอลตอบสนองข้อกำหนดการดำเนินงานของพวกเขาหรือไม่ หรือพวกเขาจำเป็นต้องใช้ระบบป้องกันและตรวจสอบเพิ่มเติม
อ้างอิง: Why MCP's Disregard for 40 Years of RPC Best Practices Will Burn Enterprises