Современные технологии искусственного интеллекта на базе больших языковых моделей (LLM) стремительно развиваются, и с ними меняются подходы к интеграции и взаимодействию различных систем. Протокол Model Context Protocol (MCP) появился, чтобы упростить коммуникацию между LLM, клиентами и различными API, обеспечивая удобную и эффективную оркестрацию задач. Однако недавно в сообществе возникла дискуссия вокруг так называемого «структурированного вывода» (Structured Output), который, вопреки ожиданиям, может негативно сказываться на общей эффективности протокола MCP и даже искажать его изначальную суть. Чтобы понять причины, необходимо разобраться в корне проблемы и оценить ее влияние на качество работы моделей и экосистему в целом. В основе MCP лежит идея минимизации посредничества между языковой моделью, клиентом и сервером.
Клиентская часть призвана выступать связующим звеном, которое максимально эффективно передает запросы и ответы, не вмешиваясь в логику и не усложняя процесс. Однако введение структурированного вывода требует, чтобы серверы формировали ответы строго по определенным схемам и форматам. Это кажется привлекательным на первый взгляд: формализованные данные легче обрабатывать программно, упрощается взаимодействие между компонентами системы, и появляется возможность быстрого извлечения конкретных параметров. Однако именно этот подход создает новые проблемы. Языковые модели изначально обучаются на разнообразных текстах и известны своей способностью воспринимать и генерировать свободный, контекстно богатый текст.
Если в ответы внедрять дополнительные структурные данные, происходит увеличение объема контекста, что влияет на производительность и качество генерации. Модель вынуждена распределять ресурсы на обработку не только содержательного текста, но и метаданных, что затрудняет плавность и глубину анализа. Коммуникация становится менее гибкой, так как модель должна ориентироваться на схему, а не на смысл, что нарушает естественность диалога и снижает качество решений. Кроме того, с точки зрения совместимости и масштабируемости, внедрение структурированного вывода приводит к жесткой связке клиента и сервера. Каждый клиент становится привязан к конкретным схемам серверных ответов и не может свободно работать с другими серверами, не поддерживающими этот формат.
В свою очередь, разработчики серверов вынуждены тратить большие усилия на поддержание стандартов и адаптацию к требованиям клиентов. Такие жесткие взаимозависимости лишают протокол MCP его ключевого преимущества — универсальности и возможности самодостаточной оркестрации через модель. Контрасты между старой и новой парадигмами становятся очевидными. Структурированный вывод — это своего рода реликт подхода из классического программирования, где функции строго описаны, и взаимодействия должны происходить в четко заданных рамках. MCP же ориентирован на использование уникальных возможностей LLM, которые способны работать с неструктурированным и даже частично неформализованным текстом, самостоятельно выявляя паттерны и логические связи.
Навязывание строгих схем превращает эту систему в традиционную, с избыточной бюрократией и ограничениями. Практические примеры из сообщества доказывают, что отказ от структурированного вывода часто ведет к улучшению результатов. Одни из разработчиков отметили, что переход к простой текстовой обратной связи заметно повысил производительность и качество предоставляемых ответов на основе моделей серии Gemma. Другие указывают на универсальность клиентов, которые благодаря отсутствию привязки к конкретным схемам могут работать с любыми MCP-серверами свободно и без дополнительных затрат на адаптацию. Также стоит отметить важную роль самого клиента MCP.
В отличие от систем с агентским подходом, где логика и контроль распределены между шагами и требуют детального сценарного написания, MCP предполагает, что основная логика будет заложена внутри модели. Клиент должен оставаться максимально легким звеном, предоставляющим пользователю доступ к системе, но не нагружающим себя лишней координацией и структурными ограничениями. Если клиент начинает брать на себя задачи, связанные с жесткой организацией данных с сервера, он переходит в парадигму RPA и агентных workflow, которая известна своей сложностью и хрупкостью. Соблюдение принципа декуплинга — свободного взаимодействия — крайне важно для развития экосистемы MCP. Позволяя моделям самостоятельно интерпретировать неструктурированные ответы или запрашивая структуру уже на уровне самой модели в случае необходимости, мы сохраняем гибкость, хорошо присущую языковым моделям.
Кроме того, это снижает нагрузку на разработчиков серверов и клиентов, позволяя им сосредоточиться на оптимизации общей производительности, а не на согласовании форматов обмена. Несмотря на аргументы в пользу структурированного вывода, приведенный опыт и анализ свидетельствуют, что данная практика препятствует раскрытию потенциала MCP и создает ровно те проблемы, от которых протокол и пытался уйти. Это возвращение к устаревшим методам, нацеленных на контроль и строгость, а не на взаимодействие и адаптивность. Для оптимального использования современных языковых моделей нужно доверять их способности работать с неструктурированными данными и развития легких, универсальных клиентов, которые не навязывают жесткие рамки, а помогают модели проявить свои лучшие стороны. Подводя итог, можно сказать, что структурированный вывод в протоколе MCP, при всей привлекательности теоретической организации информации, мешает качеству и эффективности взаимодействия.
Он увеличивает сложность клиент-серверного взаимодействия, снижает качество ответов моделей и провоцирует проблематичную жесткую привязку компонентов системы. Оптимальной стратегией следует признать отказ от структурированных данных на уровне протокола в пользу свободного текстового взаимодействия, где ведущая роль остается за языковыми моделями, а клиенты и серверы ориентированы на максимальную совместимость и легкость использования. В результате MCP сможет реализовать свой потенциал как современный открытый протокол для интеграции интеллектуальных систем.
