原文摘要

MCP是一个死胡同！

原文链接

进一步信息揣测

• MCP技术的局限性：业内专家私下认为MCP（推测为某种代码生成或AI辅助编程技术）的实际效果被过度宣传，其核心问题在于缺乏真正的可组合性，且依赖大量不必要的推理资源，实用性存疑。
• 扩展性陷阱：MCP在自动化场景中难以扩展，这与公开宣传的“高效自动化”形成反差，内部人士可能已通过实践验证其无法满足复杂项目需求。
• 替代方案内幕：资深开发者更倾向于采用“代码生成+人工评审+批量运行”的流程，这种方式虽传统但可控性强，且能绕过MCP的上下文消耗问题，属于行业内的实用经验。
• 技术选型风险：选择MCP可能导致项目陷入死胡同，尤其在高复杂度或需要长期维护的场景中，这一观点未在官方文档中明确警示，但已被实践验证。
• 行业共识与公开表态的差异：尽管MCP在公开社区被热议，但核心开发者（如Ronacher）私下对其持批判态度，反映出技术圈内存在“表面追捧，实际谨慎”的双重标准。