Sebuah artikel detail tentang penggunaan GitHub Copilot Agent Mode dengan Model Context Protocol ( MCP ) telah memicu perdebatan sengit di kalangan developer tentang nilai sebenarnya dan risiko dari tool pengembangan bertenaga AI. Meskipun penulis mendemonstrasikan alur kerja yang rumit dengan menggabungkan berbagai agen AI dan tool eksternal, respons komunitas mengungkap perpecahan mendalam tentang apakah pendekatan semacam itu benar-benar meningkatkan pengembangan perangkat lunak.
Kesenjangan Antara Setup dan Realitas
Artikel asli menguraikan proses pengembangan tiga fase yang kompleks menggunakan mode chat AI khusus untuk riset, perencanaan, dan implementasi. Ini melibatkan konfigurasi beberapa server MCP , prompt khusus, dan berbagai tool eksternal seperti pencarian web, otomasi browser, dan integrasi GitHub . Namun, banyak developer mempertanyakan apakah setup yang rumit ini memberikan manfaat yang sebanding.
Para kritikus berargumen bahwa kompleksitas alur kerja ini bertentangan dengan prinsip dasar rekayasa perangkat lunak. Contoh yang diberikan - menambahkan komentar ke blog - tampak terlalu sederhana untuk membenarkan toolchain yang canggih. Ketidaksesuaian antara kompleksitas setup dan demonstrasi praktis ini membuat banyak orang tidak yakin tentang nilai pendekatan ini di dunia nyata.
Fase-fase Alur Kerja Pengembangan:
- Fase Riset - Menggunakan mode chat khusus dengan pencarian web dan alat pemikiran berurutan
- Fase Perencanaan - Membuat file prompt terperinci menggunakan model Gemini-2.5-img
- Fase Implementasi - Menjalankan rencana menggunakan Claude Sonnet 4 dengan prompt yang telah dibuat
- Fase Validasi - Menguji fungsionalitas menggunakan alat otomasi browser
Dilema Kecepatan vs Kualitas
Ketegangan utama muncul seputar apakah generasi kode yang lebih cepat benar-benar meningkatkan hasil pengembangan. Para pendukung berbagi kisah sukses tentang tool AI yang membantu mereka dengan cepat membuat prototipe solusi untuk masalah mendesak, seperti mengintegrasikan perangkat keras kamera baru untuk residensi seniman atau menulis integrasi API kompleks dalam hitungan menit daripada jam.
Namun, developer berpengalaman memperingatkan tentang biaya tersembunyi. Mereka menunjukkan bahwa kode yang dihasilkan AI sering menangani 80% pertama dari suatu masalah dengan baik, tetapi pekerjaan yang tersisa untuk membuat kode siap produksi, dapat dipelihara, dan bebas bug masih memerlukan keahlian manusia yang signifikan. Beberapa menggambarkan AI sebagai akselerator generasi tech debt daripada produktivitas sejati.
Faktor Pengalaman
Perdebatan mengungkap perpecahan yang jelas berdasarkan tingkat pengalaman developer. Mereka yang memiliki pengetahuan domain mendalam melaporkan kesuksesan menggunakan tool AI sebagai sistem autocomplete canggih, di mana mereka dapat dengan cepat menemukan dan memperbaiki kesalahan yang dihasilkan AI. Mereka menggunakan AI untuk menangani tugas refactoring yang membosankan atau menghasilkan kode boilerplate sambil mempertahankan pengawasan atas keputusan arsitektural.
Sebaliknya, developer yang kurang berpengalaman mungkin kesulitan dengan kode yang dihasilkan AI yang tidak sepenuhnya mereka pahami. Ini menciptakan dinamika yang mengkhawatirkan di mana tool AI mungkin membantu developer berpengalaman menjadi lebih produktif sambil berpotensi menghambat pertumbuhan developer junior yang perlu memahami dasar-dasar kode.
Pertanyaan Reliabilitas
Kekhawatiran mendasar berpusat pada sifat non-deterministik dari tool AI. Tool pengembangan tradisional memberikan hasil yang konsisten dan dapat diprediksi - compiler baik bekerja atau gagal dengan pesan error yang jelas. Tool AI, bagaimanapun, dapat menghasilkan output yang berbeda untuk input yang identik, membuat debugging dan pemeliharaan menjadi menantang.
Ilusi bergerak lebih cepat adalah bahwa kita mengabaikan pengambilan keputusan. Sebaliknya kita berharap bahwa agen membuat yang benar berdasarkan beberapa arahan umum, melupakan bahwa penyimpangan satu inci dapat dengan mudah berubah menjadi kesalahan satu mil.
Ketidakprediktabilan ini menjadi sangat bermasalah dalam lingkungan tim di mana beberapa developer perlu memahami dan memelihara kode yang dihasilkan AI dari waktu ke waktu.
Server MCP Utama yang Disebutkan:
- Sequential Thinking - Pemecahan masalah dinamis melalui urutan AI
- SearxNG - Integrasi API pencarian web
- Playwright - Otomasi browser untuk pengujian
- GitHub - Manajemen repositori dan integrasi API
- Time - Akses data waktu/tanggal eksternal
- Fetch - Pengambilan dan kurasi konten web
Melihat ke Depan
Meskipun perdebatan sengit, sebagian besar developer mengakui bahwa tool coding AI akan tetap ada dan akan terus berkembang. Pertanyaan kunci bukan apakah akan menggunakannya, tetapi bagaimana menggunakannya secara efektif sambil menghindari potensi jebakan.
Diskusi menunjukkan bahwa pengembangan berbantuan AI yang sukses memerlukan perlakuan terhadap tool ini sebagai asisten yang kuat daripada pengganti untuk penilaian manusia. Pendekatan yang paling produktif tampaknya melibatkan developer berpengalaman menggunakan AI untuk tugas-tugas spesifik yang terdefinisi dengan baik sambil mempertahankan kontrol atas keputusan arsitektural dan standar kualitas kode.
Seiring tool AI menjadi lebih canggih, komunitas pengembangan perlu menetapkan praktik terbaik yang memanfaatkan manfaat mereka sambil melestarikan pemikiran kritis dan keterampilan pemecahan masalah yang mendefinisikan rekayasa perangkat lunak yang baik.
Referensi: Developing with GitHub Copilot Agent Mode and MCP