MCP mengabaikan pelajaran berharga dari sistem terdistribusi

• MCP (Model Context Protocol) mengusung standardisasi integrasi alat AI, tetapi mengabaikan 40 tahun praktik terbaik sistem terdistribusi dan RPC
• Akibatnya di lingkungan enterprise, fitur inti seperti keandalan operasi, type safety, keamanan, observabilitas, dan manajemen biaya hilang
• MCP tidak hanya bergantung pada pustaka eksternal untuk fitur penting, tetapi juga memicu fragmentasi protokol, kompleksitas integrasi, dan beban pengelolaan audit serta keamanan
• Pelacakan terdistribusi, pengelolaan versi skema, service discovery, optimasi performa, dan kebutuhan operasional lain yang penting tetap belum terpenuhi
• Adopsi dini MCP berisiko menimbulkan kegagalan serius di enterprise: risiko operasi, pengembangan ganda, dan biaya tidak perlu, dengan euforia AI sebagai pendorong

---

Risiko yang Ditimbulkan oleh Kesederhanaan MCP

MCP (Model Context Protocol) memosisikan diri sebagai ‘USB-C untuk bidang AI’ dalam integrasi alat AI, dan menekankan kesederhanaan yang menurunkan hambatan adopsi. Namun kesederhanaan itu justru mengabaikan pelajaran yang dikumpulkan selama 40 tahun dari sistem terdistribusi, sehingga di lingkungan operasi nyata menimbulkan cacat fungsional yang fatal. Perusahaan yang saat ini mengadopsinya pada dasarnya membangun sistem di atas landasan yang menghilangkan fitur fundamental sistem RPC yang esensial.

Kesenjangan Berbahaya antara Realitas dan Harapan

Pelopor MCP memperkenalkannya sebagai infrastruktur yang production-ready, tetapi filosofi desainnya condong pada kemudahan pengembangan dan kurang kuat dalam ketangguhan operasi. AI bisa dihubungkan dalam waktu singkat, namun ketika digunakan dalam skala jutaan permintaan di bisnis nyata, kelemahan fatal akan terlihat. Ekspektasi berlebihan pasar terhadap AI menyebabkan adopsi dipercepat tanpa kematangan arsitektur, sehingga risiko kegagalan operasi meningkat.

Kesalahan Berulang dalam Sejarah 40 Tahun

• UNIX RPC (1982) memperkenalkan XDR (External Data Representation) dan IDL (Interface Definition Language) agar data antar sistem heterogen seperti integer 32-bit kompatibel dan mendeteksi kesalahan ketidaksesuaian tipe saat build-time
  MCP mengabaikan pengalaman ini, dan hanya menyediakan JSON tanpa skema serta hint non-mandatori. Error tipe muncul di runtime, AI dapat membuat tanggal yang salah, dan hal itu dapat menyebabkan kesalahan konversi data dan masalah kualitas yang fatal di keuangan, kesehatan, manufaktur, serta penggunaan operasional nyata lainnya

• CORBA (1991) menggunakan OMG IDL untuk menjamin antarmuka yang sama lintas banyak bahasa. MCP diimplementasikan terpisah per bahasa, sehingga serialisasi, penanganan error, dan detail lain tidak konsisten antar bahasa atau pustaka, memicu mimpi buruk integrasi

• REST (2000) mendapatkan skalabilitas dan keandalan besar melalui arsitektur stateless, kejelasan makna berbasis verb, dan cache header
  MCP memiliki batasan stateful/stateless yang kabur, tidak ada dukungan caching, diferensiasi makna request standar, maupun idempotency. Skalabilitas server, retry, dan load balancing menjadi sangat sulit

• SOAP/WSDL menawarkan kontrak yang mudah dibaca mesin, kemampuan otomatisasi, dan ekstensibilitas keamanan
  MCP hanya menyediakan skema JSON sederhana, tanpa kontrak machine-readable, auto-generation, type safety, dan audit keamanan. OAuth 2.1 baru ditambahkan terlambat hanya pada transport HTTP, sementara stdio bergantung pada variabel lingkungan, sehingga kontrol keamanan pun minim

• gRPC (2016) menyertakan observabilitas, pelacakan terdistribusi, streaming dua arah, deadline, dan error code terstruktur
  MCP hanya mendukung streaming satu arah berbentuk event dan menjadi tidak efisien untuk interaksi kompleks. Trace context, deadline, dan klasifikasi error yang esensial tidak memadai

Risiko ‘Cukup Pakai Pustaka Ini’

Saat pengajuan kritik terhadap cacat kritis MCP, jawabannya selalu menambah pustaka pihak ketiga (mis. mcp-oauth-wrapper, mcp-tracing-extension, mcp-schema-generator). Namun itu justru titik kegagalan protokolnya. Semakin fitur penting dipush keluar, semakin parah fragmentasi, inkonsistensi, serta perpanjangan beban pemeliharaan, keamanan, dan tanggung jawab integrasi.
Di enterprise, dalam hitungan bulan standar, audit, dan beban integrasi makin berat, sementara kebutuhan pelatihan developer dan ketergantungan eksternal menjadi tidak normal.

Penambal Darurat yang Semakin Ditumpuk

Rilis MCP 2025–03–26 seperti catatan patch untuk menambal cacat yang ditemukan terlambat di production. OAuth, manajemen sesi, atribut alat (annotation), dan notifikasi progress hanyalah fitur yang seharusnya ada sejak awal tetapi baru ditambahkan belakangan.
Pembedaan atribut alat pun awalnya tidak ada, dan autentikasi keamanan juga semula dianggap tidak perlu. Ini membuktikan kurangnya pemahaman esensial terhadap kebutuhan enterprise.

Mimpi Buruk Debugging dan Ketidakmampuan Menelusuri Operasi

di lingkungan gRPC, distributed tracing dan trace ID memungkinkan debugging cepat dan konsisten
sedangkan MCP tidak memiliki ID korelasi antarpesanan, format log yang konsisten, dan membutuhkan implementasi custom, sehingga debugging serta pelacakan error dapat memakan waktu berhari-hari
Pada sisi operasi dan bisnis pun, alokasi biaya dan pengelolaan penggunaan (header, token counting, kuota, dan sebagainya) tidak bisa dilakukan.
Dalam lingkungan cloud, fitur-fitur dasar yang seharusnya ada sama sekali tidak disediakan MCP, sehingga biaya penggunaan AI dan pelacakan tanggung jawab hampir tidak mungkin.

Masih Ada Masalah Operasional Utama yang Tersisa

• Tidak adanya service discovery membuat ketersediaan, ekspansi multi-region, dan pembaruan tanpa henti (zero downtime) tidak mungkin
• Tidak adanya pengelolaan versi skema per alat membuat risiko seluruh klien runtuh tanpa pemberitahuan saat alat diperbarui tetap mengintai
• Batas performa: overhead JSON, tidak ada connection pooling, protokol biner dan kompresi yang belum memadai, serta komunikasi berbasis proses mengulang pola usang

Risiko Serius Ketika Diterapkan di Enterprise

Saat AI mulai masuk ke area yang bertanggung jawab langsung atas pendapatan, keselamatan, dan kualitas (keuangan, medis, manufaktur, layanan pelanggan), risiko MCP meningkat.
Alih-alih mempertahankan pola integrasi enterprise yang telah matang, perusahaan menggantikannya dengan tambalan keamanan, audit, type safety, dan stabilitas operasi setelah sistem berjalan.
Strategi “cepat dibuat lalu rusak” yang bisa diterima untuk prototipe, akan berdampak fatal pada layanan penting

Arah Perbaikan dan Kebutuhan Jangka Panjang

• Jangka pendek: type safety, pelacakan terdistribusi (ID korelasi), otorisasi, format audit standar, dan pengelolaan versi skema per alat yang berdiri sendiri harus menjadi bagian inti protokol
• Operasional: service discovery, connection pooling, transfer biner, deadline, serta kebijakan error/retry yang terstandarisasi sangat dibutuhkan
• Jangka panjang: streaming dua arah, manajemen kuota dan biaya bawaan, penegakan SLA, dan orkestrasi workflow sebagai fitur enterprise-grade

Kesimpulan

Desain yang menekankan kesederhanaan MCP cocok untuk integrasi alat AI yang eksperimental dan siklus cepat, namun di lingkungan operasi enterprise dapat berujung pada risiko operasi dan biaya operasional yang fatal.
Adopsi dipercepat karena mengikuti euforia AI, dan praktik menambahkan keamanan, observabilitas, serta stabilitas operasi sebagai tambalan sesudahnya terus berulang.
Akhirnya, fragmentasi dan pengembangan ganda yang ingin dihindari protokol ini justru berpotensi muncul kembali di atas MCP.
Industri AI kini berada di persimpangan antara mengulang masalah yang selama 40 tahun telah diselesaikan dalam evolusi sistem terdistribusi, atau belajar darinya.
Jika dibiarkan, yang berulang adalah kegagalan adopsi, celah keamanan, dan mimpi buruk operasional, dengan biaya yang akan ditanggung sepenuhnya oleh enterprise