Dlaczego MCP nie działa tak dobrze, jak obiecuje marketing?

Artykuł omawia problemy związane z Modelem Protokolu Kontekstowego, które mogą wprowadzać w błąd. W dzisiejszym świecie AI, gdzie dane są kluczowe dla wydajności modeli, autor wskazuje na to, jak niewłaściwe zrozumienie kontekstu prowadzi do nieefektywnych wyników. Dekonstruując protokół, autor dostarcza przykładów, które ilustrują jego słabości i wskazuje na alternatywne podejścia. Zrozumienie tych ograniczeń jest niezwykle ważne dla badaczy i inżynierów, którzy chcą opracować bardziej zaawansowane i pomyślne modele AI. Świadomość wad protokołu pozwala lepiej dostosować nasze strategie oraz podejścia w rozwoju AI.