Штучний інтелект та MCP: нова можливість для звільнення продуктивності

Поява штучного інтелекту принесла надію на звільнення трудових ресурсів і підвищення ефективності роботи. Однак нинішні великі мовні моделі (LLM) все ще мають обмеження, оскільки для надання ефективних порад їм потрібно кілька раундів діалогу, і користувачам все ще потрібно особисто виконувати завдання. Це все ще віддалено від справжнього бачення використання ШІ для допомоги в нашій роботі.

Сьогодні нова технологія наблизила нас на один крок до цього бачення. Спілкуючись з AI, ми можемо фактично використовувати комп'ютери для відповіді на електронні листи, написання звітів, навіть автоматизації торгівлі та інших операцій. Ця технологія – це MCP, яка наразі викликає великий інтерес в сфері AI.

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

Визначення та принцип MCP

MCP(Модель Контекст Протокол) є стандартним протоколом, призначеним для вирішення проблеми, коли минулі AI моделі могли лише "говорити", але не могли "робити". Він складається з трьох частин:

• Модель: позначає різні великі мовні моделі ШІ
• Контекст: додаткова інформація або зовнішні інструменти, що надаються моделі
• Протокол: універсальний, стандартизований регламент або інтерфейс

Основною метою MCP є уніфікація стандартів, щоб штучний інтелект міг не лише спілкуватися, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань.

На відміну від традиційних LLM, MCP дозволяє штучному інтелекту читати локальні файли, підключатися до віддалених баз даних та навіть безпосередньо взаємодіяти з певними мережевими службами. Це означає, що ШІ більше не обмежується лише виведенням тексту, а може виконувати за нас багато повторюваних або процесуальних завдань.

Механізм роботи MCP

Операція MCP включає три основні компоненти:

1. MCP Host( адміністратор): відповідає за управління та координацію всієї роботи MCP.
2. MCP Client( Клієнт): отримання потреб користувачів та комунікація з AI моделлю.
3. MCP Server( сервер): надає набір API з коментарями для використання AI для різних функцій.

Завдяки MCP, AI не лише може розуміти людську мову, але й безпосередньо перетворювати певні слова на команди дій, що дозволяє здійснювати автоматизовані операції.

Важливість MCP

1. Подключення ШІ до зовнішніх інструментів: MCP дозволяє ШІ в реальному часі отримувати останню інформацію та виконувати практичні дії, долаючи обмеження традиційних LLM, які обмежуються лише навчальними даними.

2. Стандартизація та універсальність: MCP надає різним виробникам єдині норми розробки, уникаючи повторного винаходу колеса, що підвищує ефективність та сумісність.

3. Від пасивної реакції до активного виконання: ШІ може вирішувати, які команди виконувати, виходячи з реальної ситуації, і коригувати подальші дії на основі зворотного зв'язку, що значно підвищує практичність.

4. Безпека та контроль: MCP контролює доступ до даних через управління правами та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.

Порівняння MCP та AI Agent

AI Agent – це AI-система, яка може автоматизувати виконання певних завдань, тоді як MCP є протоколом. Основна різниця між ними полягає в тому, що:

• AI Agent підкреслює активну здатність AI до дій
• MCP зосереджується на створенні загальних стандартів комунікації між AI моделями та зовнішніми інструментами

MCP може допомогти AI Agent працювати ефективніше, дозволяючи йому викликати різні зовнішні ресурси, дотримуючись лише єдиних стандартів.

Поточний проект MCP у сфері криптовалют

1. Базовий MCP: фреймворк, розроблений компанією Base, який дозволяє користувачам взаємодіяти з блокчейном через розмови природною мовою.

2. Тихий коник (LYRAOS): багатофункціональна операційна система AI Agent, яка дозволяє AI Agent безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana, виконуючи криптовалютні транзакції та інші операції.

Висновок: Нова глава в оповіданні AI

Незважаючи на те, що MCP демонструє величезний потенціал у сфері Web3, наразі успішних випадків все ще обмаль. Це може бути зумовлено наступними причинами:

• Технологічна інтеграція ще не дозріла
• Безпека та регуляторні ризики
• Звички та досвід користувачів потребують поліпшення
• Втома ринку від естетики AI проектів

Хоча поєднання MCP з блокчейном має великі перспективи, воно все ще стикається з подвійними викликами: технічними бар'єрами та ринковим тиском. Якщо в майбутньому вдасться вдосконалити механізми безпеки, оптимізувати користувацький досвід і розробити дійсно цінні інноваційні додатки, "Web3 + MCP" можливо зможе позбутися долі теми спекуляцій і стати новим основним наративом.