Armin identifica dos fallas principales de MCP: falta de composición real y alta demanda de contexto inicial.
Generar código suele ser más eficiente y composable que usar MCP, especialmente en tareas repetitivas a escala.
Describe un flujo de trabajo donde LLM genera scripts de conversión de reStructuredText a Markdown usando AST y diffs automatizados.
Argumenta que los scripts generados pueden ejecutarse múltiples veces sin más inferencia, a diferencia de MCP.
Señala que MCP actual es difícil de depurar y no escala bien por su dependencia en inferencia.
Propone combinar generación de código con pasos de validación LLM para mejorar confianza y rendimiento.
Sugiere desarrollar mejores abstracciones, sandboxes y APIs para potenciar la automatización basada en código.
Recomienda explicaciones en lenguaje humano en scripts para usuarios no programadores y alienta a experimentar más allá de MCP.
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