Model Context Protocol ( MCP ), yang dirancang untuk menghubungkan model AI dengan tool dan layanan eksternal, menghadapi kritik yang semakin meningkat dari para developer yang berargumen bahwa pendekatan multi-tool-nya menciptakan lebih banyak masalah daripada solusi. Diskusi teknis terbaru telah menyoroti masalah fundamental dengan filosofi desain MCP , memicu perdebatan tentang apakah alternatif yang lebih sederhana mungkin lebih efektif.
MCP diperkenalkan oleh Anthropic sebagai cara untuk menstandarkan bagaimana model AI berinteraksi dengan sistem eksternal. Alih-alih memberikan AI agent akses langsung ke bahasa pemrograman atau command-line tool, MCP menciptakan interface terstruktur dengan fungsi-fungsi spesifik yang telah ditentukan sebelumnya. Namun, pendekatan ini kini dipertanyakan oleh para developer yang mengalami keterbatasan praktis yang signifikan.
Degradasi Performa dengan Multiple Tool
Salah satu masalah paling signifikan yang dilaporkan developer adalah bahwa AI agent menjadi kurang efektif seiring bertambahnya jumlah tool yang tersedia. Feedback komunitas menunjukkan bahwa setelah sekitar 30 tool, model AI kesulitan memilih tool yang tepat untuk tugas-tugas spesifik. Ini menciptakan paradoks di mana memberikan lebih banyak kemampuan justru mengurangi performa keseluruhan.
Masalah ini tampaknya berasal dari cara model AI memproses pemilihan tool. Ketika disajikan dengan puluhan opsi, model sering memilih tool yang tidak optimal atau gagal menggunakan pendekatan yang paling efisien untuk tugas tertentu. Hal ini telah menyebabkan beberapa developer meninggalkan setup MCP yang komprehensif dan beralih ke implementasi yang lebih terfokus.
Keterbatasan Performa MCP:
- Efektivitas tool menurun secara signifikan setelah ~30 tools
- Model AI kesulitan dalam pemilihan tool ketika opsi bertambah
- Diperlukan multiple tool calls untuk operasi kompleks vs eksekusi kode tunggal
Kekhawatiran Keamanan dan Tantangan Implementasi
Keamanan tetap menjadi topik kontroversial dalam ekosistem MCP . Meskipun MCP sebagian dirancang untuk menyediakan akses terkontrol ke sumber daya sistem, banyak implementasi pada dasarnya memberikan tingkat akses sistem yang sama dengan eksekusi kode langsung. Beberapa server MCP memungkinkan menjalankan perintah terminal arbitrer, termasuk operasi tingkat sistem seperti instalasi paket.
Model keamanan menjadi semakin kompleks ketika mempertimbangkan bahwa AI agent dapat dimanipulasi melalui prompt injection atau dimanipulasi untuk melakukan tindakan yang tidak diinginkan. Mekanisme perlindungan saat ini, seperti pemeriksaan keamanan preflight Claude menggunakan model Haiku , menambah latensi tanpa memberikan jaminan keamanan yang kuat.
Perbandingan Keamanan:
- Server MCP dapat menyediakan akses terminal yang setara dengan eksekusi kode langsung
- Pemeriksaan keamanan preflight menambah latensi tanpa perlindungan yang kuat
- Kedua pendekatan rentan terhadap prompt injection dan manipulasi
Argumen untuk Eksekusi Kode Langsung
Pendekatan alternatif yang semakin populer melibatkan pemberian akses AI agent ke interpreter bahasa pemrograman daripada multiple tool khusus. Metode ini memanfaatkan fakta bahwa model AI dilatih secara ekstensif pada bahasa pemrograman dan memahami pola kode jauh lebih baik daripada interface tool kustom.
Command line sebenarnya bukan hanya satu tool — ini adalah serangkaian tool yang dapat dikomposisikan melalui bahasa pemrograman: bash.
Developer yang mengimplementasikan pendekatan ini melaporkan beberapa keuntungan. AI agent dapat mempertahankan state dengan lebih efektif, menyusun operasi kompleks dengan menggabungkan perintah sederhana, dan memanfaatkan pelatihan ekstensif mereka pada bahasa pemrograman. Pendekatan ini juga memungkinkan debugging yang lebih baik dan reusabilitas skrip, karena kode yang dihasilkan dapat disimpan dan dieksekusi secara independen.
Pendekatan Alternatif:
- Server MCP "ubertool" tunggal dengan interpreter bahasa pemrograman
- Akses bash/shell langsung untuk komposisi perintah
- Sistem hibrid yang menggabungkan struktur MCP dengan fleksibilitas kode
Ketergantungan Platform dan Masalah Dokumentasi
Implementasi MCP sering mengalami keterbatasan spesifik platform dan celah dokumentasi. Command-line tool mungkin berperilaku berbeda di berbagai sistem operasi, memiliki ketergantungan versi, atau kurang dokumentasi yang komprehensif. Masalah ini menjadi sangat bermasalah ketika AI agent menemui tool yang tidak termasuk dalam data pelatihan mereka.
Tantangan dokumentasi sangat akut untuk tool yang lebih baru atau khusus. AI agent kesulitan dengan sintaks yang tidak familiar dan mungkin masuk ke dalam loop yang membuat frustrasi ketika mencoba menggunakan interface yang dokumentasinya buruk. Ini sangat kontras dengan kemampuan mereka menggunakan bahasa pemrograman yang mapan dan library standar.
Respons Industri dan Arah Masa Depan
Perdebatan ini mencerminkan pertanyaan yang lebih luas tentang bagaimana AI agent seharusnya berinteraksi dengan sistem komputer. Beberapa developer bereksperimen dengan pendekatan hibrid yang menggabungkan manfaat interface terstruktur MCP dengan fleksibilitas eksekusi kode. Yang lain meninggalkan MCP sepenuhnya dan beralih ke akses bahasa pemrograman langsung.
Diskusi ini juga menyoroti kebutuhan untuk integrasi yang lebih baik antara tool pengembangan AI dan infrastruktur software yang ada. Daripada menciptakan protokol baru, beberapa pihak berargumen untuk pemanfaatan yang lebih baik dari standar yang sudah mapan seperti language server dan API yang ada.
Seiring AI agent menjadi lebih canggih, ketegangan antara interface terstruktur yang terkontrol dan metode akses yang fleksibel dan kuat kemungkinan akan terus membentuk bagaimana sistem ini dirancang dan diterapkan. Perdebatan saat ini menunjukkan bahwa pendekatan yang lebih sederhana dan langsung mungkin pada akhirnya terbukti lebih efektif daripada framework multi-tool yang kompleks.