Az MCP-k (Model Context Protocol) integrációja az AI projektekben egyre elterjedtebb, népszerűségük pedig gyorsan növekszik. Ezzel a technológiával kapcsolatban azonban számos félreértés és téves elképzelés él a fejlesztői és üzleti oldalon egyaránt.
A témában végzett kutatások kiemelik, hogy a legtöbb nagyvállalati AI-projekt elbukik, mert nem sikerül jól beilleszteni az AI-t a meglévő munkafolyamatokba. Az MCP ebben kulcsszereplővé vált, de elterjedt hibák gyakran akadályozzák a sikeres alkalmazást.
A videóban felsorolt problémák között szerepel például az univerzális API router mítosza, a „kontextus = adat” félreértése, illetve amikor az MCP-t kritikus rendszerek tranzakciós útvonalára helyezik, ahol a rendszer teljesítménye jelentősen leromlik.
Felmerülnek továbbá biztonsági kérdések: sokan utólag próbálják pótolni a megfelelő védelmi intézkedéseket, miközben az MCP sajátos kockázatokat visz az architektúrába. Érdemes elgondolkodni azon is, mennyire valós az az elvárás, hogy az MCP majd automatikusan gyorsabbá és okosabbá teszi az AI-t, vagy hogy minden mikroszolgáltatásnak külön MCP szervert kellene szánni.
A videó végigveszi, hogyan érdemes felismerni ezeket a tipikus problémákat, miért vezetnek gyakran kudarchoz, és milyen kérdéseket érdemes már az elején tisztázni, mielőtt MCP integrációba kezdenénk. Ilyen például a valós idejű működéssel kapcsolatos túlzott elvárások, illetve az adatminőség és a biztonság helyes megközelítése.
