Новый мост между ИИ и внешними инструментами: анализ технологии MCP

Развитие искусственного интеллекта постоянно способствует освобождению производительных сил и повышению рабочей эффективности. Однако в настоящее время большие языковые модели (LLM) все еще имеют некоторые ограничения, такие как необходимость многократных диалогов для предоставления рекомендаций, и пользователю необходимо самостоятельно выполнять эти рекомендации. Это все еще имеет определенный разрыв с идеалом настоящего использования ИИ для автоматизации работы.

Однако новая развивающаяся технология меняет эту ситуацию. Взаимодействуя с ИИ, мы теперь можем фактически использовать компьютеры для ответов на электронные письма, написания отчетов и других задач, даже для автоматизированной торговли. Эта технология — это MCP, на которую в настоящее время уделяется большое внимание в области ИИ.

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

Определение и состав MCP

MCP(Модельный контекстный протокол) является стандартизированным протоколом, предназначенным для решения проблемы, когда прошлые AI модели могли только "говорить", но не могли "делать". Он состоит из нескольких частей:

• Модель: относится к различным крупным языковым моделям ИИ
• Контекст: дополнительные данные или внешние инструменты, предоставляемые модели
• Протокол: универсальный, стандартизированный норматив или интерфейс

Основная цель MCP заключается в том, чтобы через унификацию стандартов сделать так, чтобы ИИ не только мог понимать и генерировать текст, но и непосредственно управлять внешними инструментами для выполнения различных задач.

Как работает MCP

Система MCP в основном состоит из трех ключевых компонентов:

1. MCP Host( администратор): отвечает за управление и координацию всей работы MCP.
2. MCP Client( клиент): получает запросы пользователей и взаимодействует с ИИ моделью.
3. MCP Server( сервер ): предоставляет набор аннотированных API для обеспечения доступных функций для ИИ.

С MCP ИИ не только может понимать человеческий язык, но и может напрямую преобразовывать определенные слова в команды действий, тем самым реализуя автоматизированные операции.

Важность MCP

1. Построение моста между ИИ и внешними инструментами: MCP позволяет ИИ в реальном времени получать и обрабатывать актуальную информацию, преодолевая ограничения традиционных LLM, которые полагаются только на предобученные данные.

2. Стандартизация и универсальность: MCP предоставляет унифицированные нормы разработки для различных производителей, избегая дублирования разработки и повышая эффективность интеграции.

3. От пассивного реагирования к активному выполнению: MCP позволяет ИИ принимать решения и исполнять команды на основе текущих условий, значительно повышая практическое применение ИИ.

4. Повышение безопасности и контроля: MCP обеспечивает безопасность конфиденциальной информации с помощью управления правами и API-ключами.

Сравнение MCP и AI Agent

AI Agent подчеркивает активные действия и исполнительские способности ИИ, в то время как MCP сосредоточен на установлении универсальных стандартов между моделями ИИ и внешними инструментами. MCP может помочь AI Agent более эффективно работать, упрощая процесс разработки и повышая совместимость.

Применение MC в области криптовалют

Некоторые проекты уже начали исследовать применение MCP в области криптовалют.

1. Базовый MCP: позволяет AI-приложениям взаимодействовать с блокчейном Base, осуществлять развертывание смарт-контрактов и выполнять операции DeFi.

2. Flock: предоставляет децентрализованную платформу для обучения ИИ, акцентируя внимание на локальном выполнении задач на блокчейне с использованием ИИ.

3. LYRAOS: поддерживает взаимодействие AI Agent с блокчейном Solana для выполнения операций, таких как криптовалютные сделки.

Будущее

Хотя технология MCP обладает огромным потенциалом, широкому применению в области криптовалют все еще препятствуют некоторые проблемы:

• Техническая интеграция еще не зрелая
• Безопасность и регуляторные риски
• Необходимо улучшить пользовательские привычки и опыт
• Рынок испытывает усталость от эстетики AI проектов

Для того чтобы MCP действительно добился успеха в области Web3, необходимо решить эти проблемы и разработать поистине инновационные и практические приложения. В будущем, если удастся интегрировать более зрелые механизмы безопасности, создать более интуитивно понятный пользовательский опыт и выявить действительно ценные инновационные приложения, комбинация "Web3 + MCP" может стать следующим важным технологическим трендом.