Standar Baru untuk Integrasi AI dan Alat Eksternal: Analisis Teknologi MCP

Makna kecerdasan buatan adalah membebaskan tenaga kerja manusia dan meningkatkan efisiensi kerja. Namun, model bahasa besar saat ini masih memiliki keterbatasan, memerlukan dialog berulang untuk memberikan saran, dan pengguna harus melaksanakan saran tersebut sendiri. Ini masih memiliki jarak tertentu dari benar-benar memanfaatkan AI untuk membantu kita bekerja.

Jika kita dapat menggunakan komputer untuk membalas email, menulis laporan, dan bahkan melakukan operasi perdagangan otomatis melalui percakapan dengan AI, kita akan lebih dekat dengan visi pembebasan produktivitas. Teknologi ini adalah kata kunci terpopuler di bidang AI - MC.

Definisi dan Mekanisme Operasi MCP

MCP (Model Context Protocol) adalah seperangkat protokol standar yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah di mana model AI hanya dapat "berbicara" tetapi tidak dapat "melakukan". Ini terdiri dari tiga elemen inti berikut:

• Model: merujuk pada berbagai model bahasa besar AI
• Konteks: mewakili informasi tambahan atau alat eksternal yang diberikan kepada model
• Protokol: norma atau antarmuka yang umum dan terstandarisasi

Operasi MCP melibatkan tiga komponen utama:

1. MCP Host: Bertanggung jawab untuk mengelola dan mengoordinasikan seluruh operasi MCP.
2. MCP Client: Menerima permintaan pengguna dan berkomunikasi dengan model AI.
3. MCP Server: Dapat dianggap sebagai sekumpulan API yang disertai anotasi, menyediakan fungsi yang dapat digunakan oleh AI.

Melalui MCP, AI tidak hanya dapat memahami bahasa manusia, tetapi juga dapat mengubah teks tertentu langsung menjadi instruksi tindakan untuk mencapai otomatisasi.

Pentingnya MCP

1. Membangun jembatan antara AI dan alat eksternal: MCP memungkinkan AI untuk mendapatkan informasi terbaru secara real-time dan dapat langsung melaksanakan berbagai tugas.

2. Standarisasi dan Universalitas: MCP menyediakan standar yang seragam untuk interaksi antara AI dan alat eksternal, menghindari pengembangan yang berulang.

3. Dari respons pasif ke eksekusi aktif: AI dapat memutuskan instruksi apa yang akan dilaksanakan berdasarkan situasi nyata, dan menyesuaikan tindakan selanjutnya berdasarkan umpan balik.

4. Keamanan dan Pengendalian: MCP mengontrol akses data melalui manajemen izin dan kunci API, memastikan informasi rahasia tidak bocor.

Perbandingan MCP dan AI Agent

AI Agent menekankan bahwa AI memiliki kemampuan untuk bertindak secara proaktif dan menjalankan alat, sementara MCP berfokus pada bagaimana membuat berbagai model AI berkomunikasi dengan alat eksternal, berperan sebagai standar umum. MCP menyediakan lingkungan operasional yang lebih efisien dan terstandarisasi untuk AI Agent.

Aplikasi MCP di Bidang Blockchain

1. Dasar MCP: Memungkinkan aplikasi AI berinteraksi dengan blockchain, mewujudkan penyebaran kontrak pintar dan fungsi operasi DeFi lainnya.

2. Platform Pelatihan AI Terdesentralisasi: Menyediakan model agen Web3, memungkinkan tugas blockchain yang didorong oleh AI untuk dijalankan secara lokal.

3. Sistem Operasi Multi AI Agent: Memungkinkan AI Agent untuk berinteraksi langsung dengan blockchain tertentu, melakukan transaksi cryptocurrency dan operasi lainnya.

Kesimpulan

Meskipun MCP menyediakan aturan standar untuk interaksi AI dengan alat eksternal, tampaknya prospeknya cerah di bidang Web3, tetapi kasus sukses masih terbatas. Ini mungkin disebabkan oleh integrasi teknologi yang belum matang, risiko keamanan dan regulasi, serta pengalaman pengguna yang perlu ditingkatkan.

MCP dan kombinasi blockchain memang memiliki potensi besar, tetapi juga menghadapi tantangan ganda dari hambatan teknis dan tekanan pasar. Jika di masa depan masalah ini dapat diatasi dan aplikasi yang benar-benar memiliki nilai inovatif dapat dikembangkan, "Web3 + MCP" mungkin akan menjadi kekuatan pendorong baru dalam pengembangan industri.