El puente entre la IA y las herramientas externas: el surgimiento y las perspectivas de aplicación de la tecnología MCP
El desarrollo de la inteligencia artificial está liberando gradualmente la mano de obra humana y mejorando la eficiencia laboral. Sin embargo, los modelos de lenguaje a gran escala todavía tienen limitaciones y no pueden ejecutar operaciones prácticas directamente. Para cerrar esta brecha, ha surgido una nueva tecnología: el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
MCP es un conjunto de protocolos estandarizados, diseñado para resolver el problema de que los modelos de IA solo pueden "decir" pero no pueden "hacer". Se compone de tres elementos centrales: Modelo (Model), Contexto (Context) y Protocolo (Protocol). El objetivo de MCP es, a través de una norma unificada, permitir que la IA no solo entienda y genere texto, sino que también pueda manipular directamente herramientas externas para completar diversas tareas.
A diferencia de los modos de interacción tradicionales con la IA, el MCP permite que la IA lea archivos locales directamente, conecte bases de datos remotas e incluso opere servicios web específicos. Esto significa que la IA puede reemplazar a los humanos en muchas tareas repetitivas o de proceso, aumentando drásticamente la eficiencia.
El funcionamiento de MCP implica tres componentes principales:
MCP Host (administrador): responsable de coordinar el funcionamiento de todo el MCP.
MCP Client (usuario): recibe las solicitudes de los usuarios y se comunica con el modelo de IA.
MCP Server (servidor): proporciona una serie de colecciones de API anotadas para el uso de la IA.
La importancia de MCP se refleja en los siguientes aspectos:
Establecer un puente entre la IA y las herramientas externas, para que la IA pueda obtener información actualizada y realizar acciones prácticas.
Proporcionar estandarización y versatilidad, evitando el desarrollo redundante.
Lograr la transición de una respuesta pasiva a una ejecución activa, aumentando la utilidad de la IA.
Asegurar la seguridad de los datos a través de la gestión de permisos.
En comparación con el Agente de IA, el MCP se centra más en proporcionar un estándar de comunicación unificado, mientras que el Agente de IA se especializa en la toma de decisiones y la ejecución. La combinación de ambos permite que la IA sepa cómo actuar y encuentre los caminos de ejecución adecuados.
En el ámbito de las criptomonedas, ya hay algunos proyectos que han comenzado a explorar la aplicación de MCP. Por ejemplo, el marco desarrollado por Base permite a los usuarios desplegar contratos inteligentes a través de conversaciones en lenguaje natural. Flock ofrece una plataforma de entrenamiento de IA descentralizada, destinada a aumentar el control de los usuarios sobre las tareas de IA. LYRAOS se dedica a crear organizaciones autónomas descentralizadas impulsadas por IA para la inversión en criptomonedas.
A pesar de que MCP muestra potencial en el campo de Web3, actualmente hay pocos casos de éxito. Esto puede deberse a factores como la integración tecnológica que aún no está madura, preocupaciones sobre riesgos de seguridad y la necesidad de mejorar la experiencia del usuario. Además, el cansancio estético del mercado hacia el concepto de IA también puede afectar la promoción del concepto de MCP.
En el futuro, la combinación de MCP y blockchain aún necesita superar las barreras tecnológicas y la presión del mercado. Solo a través de ofrecer una experiencia de usuario más segura e intuitiva, y desarrollar aplicaciones innovadoras que realmente tengan valor, "Web3 + MCP" podrá deshacerse de la etiqueta de tema de especulación y convertirse en una nueva tendencia tecnológica dominante.
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CommunityLurker
· hace16h
Finalmente se dio cuenta, dejando que la IA haga el trabajo directamente.
Tecnología MCP: crear un puente sin costuras entre la IA y las herramientas externas
El puente entre la IA y las herramientas externas: el surgimiento y las perspectivas de aplicación de la tecnología MCP
El desarrollo de la inteligencia artificial está liberando gradualmente la mano de obra humana y mejorando la eficiencia laboral. Sin embargo, los modelos de lenguaje a gran escala todavía tienen limitaciones y no pueden ejecutar operaciones prácticas directamente. Para cerrar esta brecha, ha surgido una nueva tecnología: el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).
MCP es un conjunto de protocolos estandarizados, diseñado para resolver el problema de que los modelos de IA solo pueden "decir" pero no pueden "hacer". Se compone de tres elementos centrales: Modelo (Model), Contexto (Context) y Protocolo (Protocol). El objetivo de MCP es, a través de una norma unificada, permitir que la IA no solo entienda y genere texto, sino que también pueda manipular directamente herramientas externas para completar diversas tareas.
A diferencia de los modos de interacción tradicionales con la IA, el MCP permite que la IA lea archivos locales directamente, conecte bases de datos remotas e incluso opere servicios web específicos. Esto significa que la IA puede reemplazar a los humanos en muchas tareas repetitivas o de proceso, aumentando drásticamente la eficiencia.
El funcionamiento de MCP implica tres componentes principales:
La importancia de MCP se refleja en los siguientes aspectos:
En comparación con el Agente de IA, el MCP se centra más en proporcionar un estándar de comunicación unificado, mientras que el Agente de IA se especializa en la toma de decisiones y la ejecución. La combinación de ambos permite que la IA sepa cómo actuar y encuentre los caminos de ejecución adecuados.
En el ámbito de las criptomonedas, ya hay algunos proyectos que han comenzado a explorar la aplicación de MCP. Por ejemplo, el marco desarrollado por Base permite a los usuarios desplegar contratos inteligentes a través de conversaciones en lenguaje natural. Flock ofrece una plataforma de entrenamiento de IA descentralizada, destinada a aumentar el control de los usuarios sobre las tareas de IA. LYRAOS se dedica a crear organizaciones autónomas descentralizadas impulsadas por IA para la inversión en criptomonedas.
A pesar de que MCP muestra potencial en el campo de Web3, actualmente hay pocos casos de éxito. Esto puede deberse a factores como la integración tecnológica que aún no está madura, preocupaciones sobre riesgos de seguridad y la necesidad de mejorar la experiencia del usuario. Además, el cansancio estético del mercado hacia el concepto de IA también puede afectar la promoción del concepto de MCP.
En el futuro, la combinación de MCP y blockchain aún necesita superar las barreras tecnológicas y la presión del mercado. Solo a través de ofrecer una experiencia de usuario más segura e intuitiva, y desarrollar aplicaciones innovadoras que realmente tengan valor, "Web3 + MCP" podrá deshacerse de la etiqueta de tema de especulación y convertirse en una nueva tendencia tecnológica dominante.