جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: تحليل تقنية MCP وآفاق تطبيقها في مجال Web3

تطور الذكاء الاصطناعي جلب للبشر إمكانية تحرير القوى العاملة وزيادة كفاءة العمل. ومع ذلك، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) تعاني من قيود، ولا يمكنها تنفيذ العمليات الفعلية مباشرة، حيث يحتاج المستخدمون إلى إجراء محادثات متكررة للحصول على النصائح وتنفيذها بأنفسهم. من أجل تضييق هذه الفجوة، ظهرت تقنية جديدة تُدعى MCP، التي من المتوقع أن تقرب الذكاء الاصطناعي من رؤية تحرير الإنتاجية الحقيقية.

مقدمة MCP

MCP (نموذج سياق البروتوكول) هو مجموعة من البروتوكولات الموحدة التي تهدف إلى حل مشكلة عدم قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على "القول" فقط ولكن عدم القدرة على "القيام". تم إصدارها من قبل شركة Anthropic في نوفمبر 2024، ويحتوي اسمها على ثلاثة عناصر رئيسية:

• Model（模型）：يشير إلى نماذج اللغة الكبيرة المتنوعة للذكاء الاصطناعي
• Context (上下文): يمثل البيانات الإضافية أو الأدوات الخارجية المقدمة للنموذج
• Protocol（协议）：معيار أو واجهة موحدة وعامة

الهدف الرئيسي لمركز التحكم هو من خلال توحيد المعايير، مما يجعل الذكاء الاصطناعي قادرًا على إجراء المحادثات، وكذلك التحكم مباشرة في الأدوات الخارجية لإكمال مهام متنوعة.

طريقة عمل MCP

يتكون نظام MCP بشكل رئيسي من ثلاثة مكونات:

1. MCP Host (المسؤول): مسؤول عن إدارة وتنسيق تشغيل MCP بأكمله.
2. MCP Client (الطرف المستخدم): يستقبل احتياجات المستخدم ويتواصل مع نموذج الذكاء الصناعي.
3. MCP Server (الخادم): يوفر مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات مع التعليقات التوضيحية، لتوفير وظائف قابلة للاستخدام للذكاء الاصطناعي.

من خلال MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي فهم لغة الإنسان وتحويل النصوص المحددة إلى تعليمات فعلية، مما يتيح التشغيل الآلي.

أهمية MCP

1. فتح جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: يتيح MCP للذكاء الاصطناعي الوصول إلى الموارد الخارجية والتفاعل معها في الوقت الفعلي، متجاوزًا قيود البيانات المدربة مسبقًا التقليدية.

2. المعايير والعمومية: يوفر MCP معيارًا موحدًا للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، مما يتجنب التطوير المكرر ويزيد من الكفاءة.

3. من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط: يتيح MCP للذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات وتنفيذ التعليمات بناءً على الظروف في الوقت الحقيقي، مما يعزز بشكل كبير من قابلية استخدام الذكاء الاصطناعي.

4. الأمان والرقابة: يضمن MCP أمان المعلومات الحساسة من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح API.

مقارنة MCP و AI Agent

AI Agent هو نظام AI يمكنه معالجة مهام محددة تلقائيًا ، بينما MCP هو بروتوكول. الاختلاف الرئيسي بين الاثنين هو:

• يركز وكيل الذكاء الاصطناعي على اتخاذ القرارات والتنفيذ
• يركز MCP على توحيد الاتصال بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية

يمكن اعتبار MCP مكملًا قويًا لوكيل الذكاء الاصطناعي، مما يسمح له بالتفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الموارد الخارجية.

! [MCP: نقطة الاشتعال التالية ل Crypto + الذكاء الاصطناعي؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)

تطبيقات MCP في مجال Web3

1. قاعدة MCP: إطار عمل تم تطويره بواسطة Base يسمح للمستخدمين بنشر العقود واستخدام خدمات DeFi من خلال المحادثة بلغة طبيعية.

2. Flock: منصة تدريب AI اللامركزية، تقدم نماذج وكيل Web3، مما يسمح بمهام blockchain المدفوعة بالذكاء الاصطناعي للعمل محليًا.

3. LYRAOS: نظام تشغيل متعدد العملاء الذكاء الاصطناعي، يسمح للعملاء الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مباشرة مع سلسلة بلوكشين سولانا، وتنفيذ معاملات العملات المشفرة وغيرها من العمليات.

التحديات التي تواجه MCP في مجال Web3

على الرغم من أن MCP لديه إمكانيات في مجال Web3، إلا أنه لا يزال يواجه التحديات التالية:

1. تكامل التكنولوجيا لم يصل إلى درجة النضوج بعد: تعقيد نظام Web3 يزيد من صعوبة تطوير خادم MCP.

2. مخاطر الأمان والتنظيم: تتطلب إدارة المعاملات على blockchain بواسطة الذكاء الاصطناعي آليات متكاملة لإدارة المفاتيح الخاصة والتحكم في الصلاحيات.

3. تجربة المستخدم بحاجة إلى تحسين: قد تعيق العوائق العالية في عمليات blockchain اعتماد المستخدمين الجدد على التطبيقات المدعومة بـ MCP.

4. تقلبات المشاعر السوقية: قد تؤثر عودة التراجع السابق لهيجان وكيل الذكاء الاصطناعي على موقف المستثمرين تجاه مفهوم MCP.

الخاتمة

تقدم تقنية MCP إمكانيات جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، لكن نجاحها لا يزال بحاجة إلى التغلب على تحديات متعددة، بما في ذلك التقنية والأمان وقبول السوق. في المستقبل، إذا تم تطوير تطبيقات أكثر أمانًا وسهولة ولها قيمة عملية، فإن MCP لديها القدرة على أن تصبح قوة دافعة مهمة لتطوير Web3. ومع ذلك، لا يزال السوق يتبنى موقفًا حذرًا تجاه ذلك، ويحتاج إلى مزيد من الوقت لمراقبة وتحقق أداء MCP في التطبيقات العملية.