Новий стандарт інтеграції ШІ та зовнішніх інструментів: аналіз технології MCP

Значення штучного інтелекту полягає у звільненні людської праці та підвищенні ефективності роботи. Проте, нинішні великі мовні моделі все ще мають обмеження, які вимагають повторних діалогів для надання рекомендацій, і користувачам потрібно самостійно виконувати ці рекомендації. Це все ще має певну відстань до справжнього використання ШІ для допомоги нам у роботі.

Якщо ми зможемо спілкуватися з AI, фактично використовувати комп'ютер для відповіді на електронні листи, складання звітів та інших функцій, навіть автоматизованих торгових операцій, ми будемо ближчими до візії звільнення продуктивності. Ця технологія - це модне ключове слово в сфері AI - MC.

! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)

Визначення та механізм роботи MCP

MCP (Model Context Protocol) є стандартизованим протоколом, що має на меті вирішити проблему, коли AI модель може лише "говорити", але не може "робити". Він складається з трьох основних компонентів:

• Модель: означає різні великі мовні моделі ШІ
• Контекст: додаткова інформація або зовнішні інструменти для моделі
• Протокол: загальні, стандартизовані специфікації або інтерфейси

Функціонування MCP включає три основні компоненти:

1. MCP Host: Відповідає за управління та координацію роботи всього MCP.
2. MCP Client: отримує запити користувачів та спілкується з AI моделлю.
3. MCP Server: можна розглядати як набір API з анотаціями, що надає функції, які можуть використовуватися AI.

Через MC, ШІ не лише може розуміти людську мову, а й безпосередньо перетворювати певні символи на команди дій, реалізуючи автоматизовані операції.

Важливість MCP

1. Налагодження мосту між AI та зовнішніми інструментами: MCP дозволяє AI в реальному часі отримувати найновішу інформацію та безпосередньо виконувати різноманітні завдання.

2. Стандартизація та універсальність: MCP забезпечує єдиний стандарт для взаємодії між ШІ та зовнішніми інструментами, уникаючи повторної розробки.

3. Від пасивної реакції до активного виконання: ШІ може вирішити, які команди виконувати на основі реальної ситуації, і коригувати подальші дії відповідно до зворотного зв'язку.

4. Безпека та контроль: MCP контролює доступ до даних за допомогою управління правами доступу та API-ключами, забезпечуючи, що конфіденційна інформація не буде витікати.

Порівняння MCP та AI Agent

AI Agent підкреслює, що AI має здатність до активних дій та виконання інструментів, тоді як MCP зосереджується на тому, як різні AI моделі спілкуються з зовнішніми інструментами, виконуючи роль загального стандарту. MCP надає AI Agent більш ефективне та стандартизоване робоче середовище.

Застосування MCP у сфері блокчейн

1. Основний MCP: дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном, здійснювати розгортання смарт-контрактів та виконувати операції DeFi тощо.

2. Децентралізована платформа навчання ШІ: надає модель агента Web3, що дозволяє виконувати завдання на блокчейні, керовані ШІ, локально.

3. Багатоопераційна система AI Agent: дозволяє AI Agent безпосередньо взаємодіяти з конкретним блокчейном, виконувати криптовалютні транзакції та інші операції.

Висновок

Незважаючи на те, що MCP надає стандартизовані правила для взаємодії між AI та зовнішніми інструментами, у сфері Web3, здається, перспективи великі, але успішних випадків все ще обмаль. Це може бути викликано тим, що інтеграція технологій ще не стала зрілою, існують ризики безпеки та регулювання, а також потреба в поліпшенні користувацького досвіду.

Комбінація MCP та блокчейну, хоча і має величезний потенціал, одночасно стикається з подвійними викликами: технічним порогом та ринковим тиском. Якщо в майбутньому вдасться вирішити ці проблеми та розробити справді інноваційні застосунки, "Web3 + MCP" може стати новим двигуном розвитку галузі.