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AI 大模型 MCP 协议的致命缺陷

发布日期:2025-03-16 18:51:35 浏览次数: 1571 来源:凯利说IT
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AI大模型的MCP协议,连接智能体的桥梁还是障碍?

核心内容:
1. MCP协议对AI大模型的作用与意义
2. MCP协议的局限性:本地运行和传输方式限制
3. MCP协议面临的挑战:用户鉴权、网络性能和安全性问题

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

最近这几天,朋友圈关于 MCP协议的文章那是铺天盖地,我就不在这儿啰嗦那些细枝末节了。

简单来讲,怎么用一句话概括 MCP 协议对 AI 智能体和 AI 大模型的作用和意义呢?

打个比方,就好像一个只会瞎吹牛的 AI,突然一下子就有了 1000 个能实实在在干活的 “小弟”,而 MCP 协议就是找来这些 “小弟” 的办法

举个例子,你让 DeepSeek 这种 AI 大模型写个古诗,没问题。但你让它喊个外卖,不好意思,它没办法呼叫美团,美团也没有办法给 AI 提供接口让它操作叫外卖。

而 MCP 协议就像是在所有 AI 大模型和美团之间建立了沟通机制,这样你就能让 DeepSeek 帮你叫外卖到家了。

(官方对于 MCP协议,用计算机USB 插口作为比喻图相当不错)

我接触 MCP 协议有段时间了,一开始觉得挺不错,前景似乎一片光明。但自己动手用起来,发现了一个致命缺陷 —— 它只能在本地计算机上运行

目前,MCP 只支持 stdio 和 SSE 这两种传输方式。

这意味着,要么把代码下载到本地,要么在本地运行服务,提供一个 SSE 接口。
常见的 REST API 方式它根本不支持,官方也没给托管网址。
虽然我觉得官方从开源社区角度这么设计,是非常长远的思考和设计哲学,但是这么一来,对广大小白用户来说,MCP 协议、MCP 服务,就跟一堆运行不起来的代码没啥区别。

比如说,我想使用 MCP 协议,打开 Cursor 准备添加 MCP Server,结果一看,就两种选择。

(Cursor 添加MCP 服务,有SSE和Command两种方式,你知道是什么意思不?)

这可把人搞懵了,心里肯定犯嘀咕:是不是得填个网址啊?可找来找去又没地方填,这咋整?还要去运行 MCP server 代码?啥是 Git?啥是命令行?啥是 npm?啥是 node js?(省略 10 个啥是)

对新手开发者来说,让普通人执行一条简单的 bash 命令都难如登天,更别说让他们在一小时内启动并运行一个 Node JS 服务了。

虽然启动 nodejs 服务不算太难,但要是让他们做生产部署,去配置一个托管的 Kubernetes 集群,还要学习 Docker 容器部署,这成本高得吓人,难度也大大增加了。

要知道,在当今云时代,难倒大多数人的可能不是软件本身,而是软件的运维工具。

就好比大家都知道做菜很有意思,甚至可以说是一门艺术,但大部分人都懒得洗菜切菜,觉得这些前戏准备工作太麻烦。

MCP 协议的出发点其实挺好的。


要知道,在软件时代,软件之间的连接和对接,可把不少程序员和产品经理折腾得够呛。


数据要是不打通,就会催生出一堆麻烦方案,对接更是让人头疼,这问题可不小。


除了transport 网络方案, MCP 协议还有些别的毛病。比如用户鉴权、网络性能、安全性等问题。

不过我也看到,它的生态和相关工具发展得挺迅猛,这才是关键,生态发展起来才是真的好。

后续我会一直关注 MCP 的替代方案。要是大家有啥想法,欢迎在评论区留言分享。

虽说这事挺有挑战的,但有问题就有机遇,也期待能有更多 MCP 的替代方案出现。

毕竟,大模型就好比大脑,智能体就像脑干,要真正完成一个任务,还得有各种各样数都数不清的 “手脚” 和工具才行。


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