코드가 전부다: 멀티 컴포넌트 파이프라인(MCP)의 한계

본 글에서는 많은 작업에서 멀티 컴포넌트 파이프라인(MCP)의 실용성에 의문을 제기하며, 추론에 대한 과도한 의존이 비효율적이고 확장이 어렵게 만든다고 주장합니다. 저자는 reStructuredText를 Markdown으로 변환한 자신의 경험을 예로 들어 더 나은 접근 방식을 제시합니다. 그것은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 작업을 수행하는 코드를 생성하고, 그 후 LLM 기반 검증을 수행하는 방법입니다. 이 방법은 추론에 대한 의존성을 줄이고, 신뢰성과 확장성을 높이며, 특히 반복적인 작업에 적합합니다. 틈새 시장 시나리오에서 MCP의 장점을 인정하면서도, 저자는 본질적인 한계가 대규모 자동화를 방해한다고 결론짓습니다. 그리고 보다 효과적인 코드 생성 기술과 LLM 검증 및 설명을 결합하여 사용 편의성과 적용성을 개선해야 한다고 제안합니다.