学习到了，这些关于MCP的困境分析相当到位，直击痛点，揭示了MCP的落地路漫漫，并没那么容易，我顺带延展下：

1）工具爆炸问题是真的： MCP协议标准，可以链接的工具泛滥成灾了，LLM难以有效选择和使用这么多工具，也没有一个AI能同时精通所有专业领域，这不是参数量能解决的问题。

2）文档描述鸿沟：技术文档与AI理解之间还存在巨大断层。大部分API文档写给人看，不是给AI看的，缺乏语义化描述。

3）双接口架构的软肋： MCP作为LLM与数据源之间的中间件，既要处理上游请求又要转化下游数据，这种架构设计先天不足。当数据源爆炸时，统一处理逻辑几乎不可能。

4）返回结构千差万别：标准不统一导致数据格式混乱，这不是简单工程问题，而是行业协作整体缺失的结果，需要时间。

5）上下文窗口受限：无论token上限增长多快，信息过载问题始终存在。MCP吐出一堆JSON数据会占用大量上下文空间，挤压推理能力。

6）嵌套结构扁平化：复杂对象结构在文本描述中会丢失层次关系，AI难以重建数据间的关联性。

7）多MCP服务器链接之难： "The biggest challenge is that it is complex to chain MCPs together." 这困难不是空穴来风。虽然MCP作为标准协议本身统一，但现实中各家服务器的具体实现却各不相同，一个处理文件，一个连接API，一个操作数据库...当AI需要跨服务器协作完成复杂任务时，就像试图把乐高、积木和磁力片强行拼在一起一样困难。

8）A2A的出现只是开始：MCP只是AI-to-AI通信的初级阶段。真正的AI Agent网络需要更高层次的协作协议和共识机制，A2A或许只是一次优秀的迭代。

以上。

这些问题其实集中反映了AI从"工具库"到"AI生态系统"过渡期的阵痛。行业还停留在把工具丢给AI的初级阶段，而不是构建真正的AI协作infra。

所以，对MCP祛魅很必要，但也别过它作为过渡技术的价值。

Just welcome to the new world。

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