Komunitas teknologi sedang terlibat dalam diskusi sengit tentang efektivitas Model Context Protocol ( MCP ) versus pendekatan generasi kode tradisional untuk otomasi bertenaga AI. Perdebatan ini berpusat pada apakah protokol alat terstruktur atau generasi kode langsung memberikan hasil yang lebih baik bagi developer yang bekerja dengan large language model.
Masalah Konsumsi Konteks dan Komposabilitas
Developer mengangkat kekhawatiran tentang efisiensi MCP dalam menangani konteks. Protokol ini memerlukan konteks awal yang signifikan untuk mendefinisikan alat yang tersedia, dan setiap pemanggilan alat mengonsumsi konteks tambahan dibandingkan dengan menghasilkan dan mengeksekusi kode secara langsung. Anggota komunitas telah mengamati bahwa alat MCP sering kali menghabiskan ruang konteks yang tersedia dengan kurang dari 15 alat, dengan alat kompleks seperti Playwright MCP saja mengonsumsi sebagian besar kapasitas alat yang tersedia.
Masalah komposabilitas muncul dari ketergantungan MCP pada inferensi untuk menggabungkan berbagai alat. Tidak seperti generasi kode di mana developer dapat membuat alur kerja kompleks dengan menggabungkan beberapa operasi secara programatis, MCP memerlukan model AI untuk menyimpulkan bagaimana alat-alat harus bekerja bersama, yang mengarah pada hasil yang kurang dapat diprediksi.
Keterbatasan MCP vs Keunggulan Pembuatan Kode
| Aspek | MCP | Pembuatan Kode |
|---|---|---|
| Penggunaan Konteks | Tinggi - memerlukan definisi alat + konteks pemanggilan | Lebih Rendah - memanfaatkan pengetahuan AI yang ada |
| Komposabilitas | Terbatas - bergantung pada inferensi | Tinggi - kombinasi programatik |
| Batas Alat | <15 alat sebelum konteks habis | Tidak ada batas inheren |
| Pengulangan | Memerlukan inferensi ulang setiap kali | Skrip berjalan secara konsisten |
| Debugging | Sulit untuk men-debug pemanggilan alat | Debugging kode standar tersedia |
| Penskalaan Biaya | Meningkat dengan setiap operasi | Biaya pembuatan satu kali |
Perbandingan Performa Dunia Nyata
Beberapa developer telah berbagi contoh praktis yang membandingkan alat MCP dengan antarmuka command-line tradisional. Perbandingan GitHub CLI versus GitHub MCP telah menjadi benchmark populer, dengan sebagian besar pengguna melaporkan bahwa pendekatan CLI menggunakan konteks lebih efisien dan memberikan hasil yang lebih cepat. Pola ini meluas melampaui GitHub ke layanan lain di mana API yang terdokumentasi dengan baik tersedia.
Tugas kemudian menjadi mengidentifikasi masalah-masalah tersebut dan mencari cara untuk mengonfigurasi sandbox untuk mereka, alat apa yang harus disediakan dan bagaimana mendefinisikan kriteria keberhasilan untuk model.
Komunitas telah mengidentifikasi bahwa LLM unggul dalam menghasilkan kode untuk alat yang terkenal dengan dokumentasi online yang ekstensif, membuat MCP kurang berharga dalam skenario ini. Namun, beberapa developer berargumen bahwa MCP menunjukkan potensi untuk alat perusahaan internal atau API niche dengan dokumentasi minimal.
Kekhawatiran Biaya, Kecepatan, dan Keandalan
Tiga hambatan utama telah muncul dalam diskusi adopsi MCP . Biaya tetap menjadi faktor signifikan karena penggunaan model AI meningkat, dengan developer mencatat bahwa operasi MCP yang berat inferensi dapat menjadi mahal untuk tugas berulang. Masalah kecepatan muncul dari komunikasi bolak-balik yang diperlukan antara AI dan server MCP , dibandingkan dengan menghasilkan skrip lengkap yang berjalan secara independen.
Kekhawatiran keandalan berfokus pada ketergantungan MCP pada inferensi di setiap langkah. Untuk tugas otomasi yang perlu berjalan berulang kali, developer lebih memilih generasi kode karena memungkinkan validasi pendekatan daripada berharap AI menyimpulkan dengan benar setiap kali. Ini menjadi sangat penting untuk otomasi yang kritis untuk bisnis di mana konsistensi lebih penting daripada fleksibilitas.
Pendekatan Alternatif dan Solusi Hibrid
Komunitas telah mengembangkan beberapa solusi dan pendekatan alternatif. Beberapa developer memelihara file dokumentasi dengan contoh perintah yang dapat diadaptasi model AI untuk tugas serupa namun berbeda. Yang lain menggunakan pendekatan hibrid yang menggabungkan alat MCP dalam interpreter kode sandbox, memungkinkan panggilan alat langsung dan skrip yang dapat dikomposisi tergantung pada kompleksitas tugas.
Solusi berbasis terminal telah mendapat popularitas, dengan banyak developer mengurangi penggunaan MCP mereka hanya untuk akses terminal. Pendekatan ini memanfaatkan pengetahuan AI yang kuat tentang alat command-line sambil mempertahankan fleksibilitas generasi kode.
Kasus Penggunaan yang Dilaporkan Komunitas
Lebih Baik untuk MCP:
- Alat internal perusahaan dengan API khusus
- Sistem niche dengan dokumentasi minimal
- Tugas yang memerlukan lapisan autentikasi
- Skenario di mana sandboxing kode sulit dilakukan
Lebih Baik untuk Code Generation:
- API publik yang terdokumentasi dengan baik ( GitHub , dll.)
- Tugas otomasi yang berulang
- Alur kerja multi-langkah yang kompleks
- Tugas yang memerlukan validasi dan review
- Operasi massal pada dataset besar
Pandangan Masa Depan dan Implikasi Industri
Diskusi ini mencerminkan pertanyaan yang lebih luas tentang desain alat AI dan keseimbangan antara antarmuka terstruktur dan generasi kode yang fleksibel. Sementara MCP mewakili upaya untuk menstandarkan interaksi alat AI, umpan balik komunitas menunjukkan bahwa implementasi saat ini mungkin terlalu dini mengingat evolusi kemampuan AI yang cepat.
Beberapa developer berargumen bahwa seiring dengan peningkatan model AI dan penurunan biaya, keterbatasan MCP saat ini mungkin menjadi kurang relevan. Namun, yang lain berpendapat bahwa keunggulan fundamental generasi kode - komposabilitas, kemampuan review, dan reusabilitas - akan tetap superior untuk sebagian besar tugas otomasi.
Perdebatan ini menyoroti tantangan berkelanjutan dalam menemukan abstraksi yang tepat untuk alat pengembangan bertenaga AI seiring dengan teknologi yang terus berkembang pesat.
Referensi: Tools: Code Is All You Need