MCPの3つの欠点 - よりよく使うために知っておきたいこと

MCPは強力で便利なツールですが、他のツールと同様に、設計上の制限と課題があります。これらを理解することで、MCPをより効果的に活用できるようになります。 この記事では、MCPの3つの欠点と、それぞれへの実践的な対策を紹介します。興味深いことに、MCPを発表したAnthropic自身もこれらの課題を認識し、改善に取り組んでいます。 MCPの3つの欠点 1. AIエージェントは必ずしもMCPが得意でない LLMはコード作成での訓練は豊富ですが、ツール呼び出しの訓練データは非常に限定的です[1]。実際のツール呼び出し例は合成データのみに基づいており、自然言語に存在しない特殊なトークン体系で構成されています。 そのため、LLMはTypeScriptやCLIツールの方が上手く扱えることが多いです。あなたも経験したのではないでしょうか？GitHub MCPよりもghコマンドの方が上手くいくという経験