AI 요약관련 정보

• Anthropic은 자신들이 만든 MCP(Model Context Protocol)의 비효율성을 공식적으로 인정하고 있다. 🤦‍♂️
• MCP는 AI 분야의 '버블'을 보여주는 대표적인 사례로, 실제 유용한 제품보다 도구 계층 개발에 치중되어 있다. 🫧
• MCP는 모델에 과도한 컨텍스트를 주입하여 모델의 성능을 저하시키고 비효율적으로 만든다. 🧠⬇️
• 모델은 소수의 고품질 도구에서 더 잘 작동하지만, MCP는 수백 개의 도구를 추가하도록 유도하여 시스템을 복잡하게 만든다. 🛠️
• MCP는 OAuth와 같은 필수 인증 개념이 전혀 없어 실제 시스템 통합에 심각한 문제를 야기한다. 🔒
• MCP의 주요 문제점은 도구 정의가 컨텍스트 창을 과부하하고, 중간 도구 호출 결과가 추가 토큰을 지속적으로 소모한다는 것이다. 💸
• 모든 도구 호출은 이전 컨텍스트 전체를 다시 전달하여 토큰 사용량을 폭증시키고, 비용 증가 및 처리 속도 저하를 초래한다. 🐢
• Anthropic은 에이전트가 도구를 직접 호출하는 대신 코드를 작성하여 호출하는 방식(Cloudflare의 '코드 모드'와 유사)을 해결책으로 제시했다. 💻
• 코드 실행 방식은 필요한 도구만 로드하고 실행 환경에서 데이터를 처리하여 토큰 사용량을 98.7%까지 절감하는 놀라운 효율성을 보여준다. 🚀
• MCP 개발자들이 자신들의 스펙을 직접 사용하는 것보다 코드를 생성하는 방식이 99% 더 효과적임을 인정하는 아이러니한 상황이다. 😂