Bahaya Tersembunyi AI: Bagaimana Alat yang Terlalu Banyak Membebani Memperlambat LLMs

Server Model Context Protocol (MCP) telah muncul sebagai infrastruktur penting bagi para pengembang AI, memungkinkan integrasi alat eksternal ke dalam large language models (LLMs) untuk meningkatkan fungsionalitas dan efisiensi. Server ini bertindak sebagai perantara, memungkinkan LLM memanfaatkan sumber data eksternal atau alat tanpa memerlukan pengkodean langsung atau integrasi API. Namun, diskusi dan analisis terbaru menyoroti kekhawatiran yang berkembang terkait penyalahgunaan, instalasi berlebihan, dan potensi risiko keamanan yang terkait dengan server MCP, terutama ketika diterapkan tanpa pengawasan yang memadai.

Sebuah posting blog terbaru oleh Geoffrey Huntley, seorang insinyur yang berspesialisasi dalam asisten pengkodean komersial, membahas jebakan dari membebani context window LLM dengan terlalu banyak alat MCP. Huntley memperkirakan bahwa penghapusan batas 128 alat di Visual Studio Code pada sebuah acara baru-baru ini memicu kebingungan luas di kalangan pengembang, banyak di antaranya menginstal banyak server MCP tanpa memahami dampaknya. Ia menekankan bahwa setiap alat yang terdaftar di context window mengonsumsi token, yang secara langsung memengaruhi performa model. Sebagai contoh, sebuah alat yang mencantumkan file dan direktori mengonsumsi sekitar 93 token. Dengan penambahan beberapa alat, context window yang dapat digunakan dengan cepat menyusut, menyebabkan penurunan kualitas output dan perilaku yang tidak dapat diprediksi [1].

Masalah ini diperparah oleh kurangnya standarisasi dalam prompt dan deskripsi alat. LLM yang berbeda merespons prompt dengan cara yang berbeda. Misalnya, GPT-5 menjadi ragu-ragu saat menemui huruf kapital, sementara Anthropic merekomendasikan penggunaannya untuk penekanan. Variasi ini dapat menyebabkan perilaku alat yang tidak konsisten dan hasil yang tidak diinginkan. Selain itu, tidak adanya kontrol namespace pada alat MCP meningkatkan risiko konflik ketika beberapa alat melakukan fungsi serupa. Jika dua alat untuk mencantumkan file terdaftar, LLM dapat memanggil salah satunya secara tidak terduga, memperkenalkan non-determinisme ke dalam sistem [1].

Keamanan menjadi perhatian mendesak lainnya. Simon Willison, dalam posting blog-nya tentang “The Lethal Trifecta,” menyoroti bahaya membiarkan agen AI berinteraksi dengan data pribadi, konten yang tidak tepercaya, dan komunikasi eksternal tanpa perlindungan. Huntley memperluas hal ini dengan merujuk pada serangan rantai pasokan baru-baru ini terhadap Amazon Q, di mana prompt berbahaya menyebabkan sistem menghapus sumber daya AWS. Ia berpendapat bahwa penerapan server MCP pihak ketiga, yang kurang pengawasan, meningkatkan risiko insiden serupa. Sebaliknya, solusi pihak pertama, di mana perusahaan merancang alat dan prompt mereka sendiri, menawarkan kontrol yang lebih baik atas risiko rantai pasokan [1].

Terlepas dari tantangan tersebut, penerapan server MCP kini menjadi semakin efisien. Platform seperti Northflank kini menawarkan layanan untuk membangun, menerapkan, dan mengelola server MCP sebagai layanan yang aman dan dapat diskalakan secara otomatis. Pengguna dapat mengkontainerisasi server MCP mereka menggunakan alat seperti FastMCP dan Starlette, lalu menerapkannya dengan pemeriksaan kesehatan otomatis dan rahasia runtime. Infrastruktur ini mendukung protokol HTTP/SSE dan WebSocket, memungkinkan fleksibilitas dalam cara klien berinteraksi dengan server [2].

Ke depan, pengembang dan organisasi didorong untuk mengadopsi pendekatan yang lebih strategis dalam penggunaan server MCP. Huntley menganjurkan pembatasan jumlah alat di context window untuk menjaga performa dan keamanan. Ia juga merekomendasikan agar alat hanya diaktifkan selama tahap alur kerja yang relevan—seperti menggunakan Jira MCP selama perencanaan dan menonaktifkannya setelahnya—untuk meminimalkan risiko dan mengoptimalkan alokasi sumber daya. Seiring berkembangnya ekosistem, standarisasi dan praktik terbaik akan menjadi kunci untuk memastikan server MCP meningkatkan, bukan menghambat, produktivitas berbasis AI [1].

Sumber: