そうだね、MCPの最大の利点は、フル機能のサンドボックスLinux環境がなくても動くところだよ。MCPは、能力が低いモデルでも動くし、ノートパソコン（あるいはスマホ）で快適に動くモデルから1つか2つのMCPを動かせる。そんなモデルにファイルを読み込ませて、curlリクエストを成功させるのはちょっと信じられないな！

LLMを他のソフトウェアや物理的な世界と統合できるのはかなりクールだし、すべて自然言語で動いてるんだよね。今やLLMがMCPサーバーを生成できる段階に来てるから、完全に新しい機能を簡単に作り出せるようになってる。

そうだね、MCPはプロバイダーを信頼している限りだけ機能する。MCPはサーバーの誠実さに依存してる。実際には、UberなんかがLLMに対して「これが最適なサービスだ！」って説得するためにプロンプトエンジニアリングをめちゃくちゃやるのは知ってる。MCPの発行者と消費者の間には根本的なインセンティブの不一致があるんだよね。

MCPサーバーにはいくつかの価値があると思う： - 複雑なやり取りをカバーするバンドルされた指示（「ここで検索したIDを使ってレコードを取得する」） - インターネットからファイアウォールされたカスタムMCP、ビジネスAPI用で、どのモデルも知らないもの - 中央集権的なMCPサービス、HTTP/SSEトランスポート。チーム全体に1つのエンドポイント（つまりウェブ検索）を提供して、チームの公式AIツールを管理できるし、APIキーの拡散も防げる。今、ウェブ上にある「任意のフォルダ内のファイルをリスト表示する」MCPみたいな、トリビアルなnpx ls-mcpスタンダード入出力のやつは、完全に文脈を詰め込むだけのクソだと思う。

フロントエンド開発をしている私のチームは、Figma MCPからたくさんの価値を引き出しました。3週間かかるはずのことが、1日の午後で終わっちゃったんです。

これはすごく明白なことですが、良いMCPサーバーは本当に良いし、悪いMCPサーバーは逆に状況を悪化させることがあります。問題は、ほとんどのMCPサーバーが後者のカテゴリーに入ることです。よくあることですが、どのプロダクトチームもMCPが新しいホットなものだと言われて、顧客のためにMCPサーバーを作らなきゃいけないと言われます。実際、顧客はこういうものを求めているのを見てきました。みんなAIをもっと活用しようとしていますからね。顧客は自分が何を求めているのか分からないけど、AIであるべきだと思っています。プロダクトチームはAIが必要だと分かっているけど、それを製品にどう取り入れるかの具体的な方法が見えない。でも、MCPが「私たちはAI製品です」と言うための簡単な方法として降りかかってくるんです。実際にAI製品になることなく。

正直言って、Wolfram Alphaは今までで最もクレイジーなものだった。昔、これがどう実装されたのかあまり調べてないけど、AIなしであれだけ複雑な数学の問題を解決したのは本当にすごいことだよ。

あなたのリンクをクリックしたら、私の方ではWolfram Alphaで次のクエリが開いたよ: what%27s the total population of the United States%3F 面白いことに、結果はこうだった: 6.1% mod 3 °F (degrees Fahrenheit) (2015-2019 American Community Survey 5-year estimates) これがどうやって計算されたのか気になるな…

それが本当なら、なぜリーダーシップやVC、さらには買収する会社や公開市場がそれに引っかかり続けるんでしょうね？古いことわざにあるように、「プレイヤーを憎むな、ゲームを憎め」ってやつですか？実際に言うと、これは中央値のユーザー向けじゃないんです。これは1%のユーザーが中央値のユーザーに売るための便利なツールをセットアップするためのものです。

人々はアカウントにログインして、何かをやってくれと言って、システムが残りを解決するのを望んでいます。消費者にとってはそうですね。B2Bのシナリオでは、もっと複雑なのが普通です。

まだ始まったばかりで、何がうまくいくか分からないですね。表面的かもしれませんが、今のところ最先端です。

でも深い問題は解決されていない そもそも解決すべき問題がないんです。最近では、解決策は解決しようとしている問題を含むパッケージとして提供されます。パッケージを開けると、今度はパッケージから飛び出してきた問題が目の前に現れます。解決策がパッケージから出てきて、その問題を追いかけ回すんです。これであなたは技術的に進化した人間になったわけです。

MCP、アプリ、スキル、ジェム - これらはすべて間違った問題に取り組んでいるように見えます。私のかなりネガティブな見解は、私たちがもっとドキュメントを書いたり、APIを作ったりして、AIを機能させるためにたくさんの作業をしているということです。それは最初から人々のためにやっていたら同じ結果が得られたはずです。私の人生の半分は、そういうものがない複雑なシステムの問題をデバッグするのに費やされてきました。

彼らは何かのTodoアプリを作って、その後、まったく新しい言語で同じ動画を投稿するんだけど、もうこれを6回もやってるのを忘れてるみたい。これが悪いとは思えないんだよね。テクノロジーは時間とともに繰り返し、少しずつ改善していくものだから。明日、誰かが「すごい新しいフロントエンドフレームワークがある！」って動画を出すかもしれないけど、それはNext.jsやReact、Angular、jQuery、PHP、HTMLについての動画と全く同じかもしれない。 >テクノロジーのどこかで何かが非常に間違ってしまった。お金を持った人たちがこの分野に押し寄せると、こういう発表が出てくる。もしAIに巨額のお金が注がれていなかったら、私たちはGPT-3やClaude 2のままだっただろうね。確かに、ツールの分野ではいくつかの失敗作も出てるけど（でも、スキルは実際に良いと思う）、君が言ったような体系的な腐敗の診断には値しないと思う。

そうだね、みんなこれを基にアプリケーションを作るべきだよ。

何を言いたいのかよくわからないな。「本当の問題」って何？アプリ開発をもっと生産的にするために、彼らはmcpサーバーやスキル、カスタムプロンプトなどで実際の問題を解決してるんだよ。問題は、文脈の希薄化、ツールの使い方、LLMモデルの外での認識だよ。

「深い問題」って何？2023年、ChatGPTが主流になる前に、こういう「深い問題」にどのくらいの頻度で取り組んでいたの？

私は同じ意見じゃないな。これ、使いやすそうで役に立ちそうだよ。すべての問題が「深い問題」である必要はないと思う。人々はアカウントにログインして、何かをやらせるだけで、システムが残りを解決してくれるのが求められてるんだよね。一見すると、私が普段やることに基づいてパーソナライズされたプロンプトスタックを構築するための実用的なアプローチに見える。ワクワクしてるよ。

スキルはMCPリソースやプロンプトよりも理解しやすくて実装もしやすいよね。

MCPの大きな普及は主にタイミングによるものだと思う。ツールコールはMCPの前からあったけど、モデルはあまり上手くできてなかった。MCPは、モデルがツールコールに十分に良くなったタイミングとほぼ一致している。だから、そうだね、MCPの興奮の大部分は、LLMがツールを呼び出して他のシステムとやり取りできることを学んだ人たちによるものだと思う。

そうそう、MCPの利点についてはその通りだと思うよ。特に、MCPは完全にサンドボックス化されたLinux環境にアクセスする必要がないのがいいよね！自分の製品の一つにはMCPを使って広いエコシステムと連携させる予定だけど、エンドユーザーとしては引き続きClaude Codeをメインで使うつもりだよ。

ツール呼び出しが原始的じゃない理由がわからないな。「スキル」はエージェントが自分の計算空間で構築して実行できるツールであってもよかったはずだよ。なんでRCPの形が二つも必要なのか全然理解できない。