Jembatan AI dan Alat Eksternal: Analisis Teknologi MCP dan Prospek Aplikasinya di Bidang Web3

Perkembangan kecerdasan buatan membawa kemungkinan pembebasan tenaga kerja dan peningkatan efisiensi kerja bagi umat manusia. Namun, saat ini model bahasa besar (LLM) masih memiliki keterbatasan dan tidak dapat langsung melakukan operasi praktis; pengguna perlu melakukan dialog berulang kali untuk mendapatkan saran yang perlu dilaksanakan secara langsung. Untuk memperkecil kesenjangan ini, sebuah teknologi baru bernama MCP telah muncul, yang diharapkan dapat membuat AI lebih dekat dengan visi pembebasan produktivitas yang sejati.

MCP Perkenalan

MCP (Model Context Protocol) adalah protokol yang distandarisasi, bertujuan untuk menyelesaikan masalah di mana model AI hanya dapat "berbicara" tetapi tidak dapat "melakukan". Protokol ini diterbitkan oleh perusahaan Anthropic pada November 2024, dengan nama yang mencakup tiga elemen kunci:

• Model: merujuk pada berbagai model bahasa AI besar
• Konteks (上下文): mewakili data tambahan atau alat eksternal yang diberikan kepada model
• Protokol: norma atau antarmuka yang umum dan distandarisasi

Tujuan inti MCP adalah untuk menyatukan standar, sehingga AI tidak hanya dapat melakukan percakapan, tetapi juga dapat langsung mengendalikan alat eksternal untuk menyelesaikan berbagai tugas.

Cara Kerja MCP

Sistem MCP terutama terdiri dari tiga komponen:

1. MCP Host (Administrator): Bertanggung jawab untuk mengelola dan mengoordinasikan operasi seluruh MCP.
2. MCP Client (pengguna): Menerima kebutuhan pengguna dan berkomunikasi dengan model AI.
3. MCP Server (服务器): Menyediakan sekumpulan API yang dilengkapi dengan anotasi, untuk memberikan fungsi yang dapat digunakan oleh AI.

Dengan MCP, AI dapat memahami bahasa manusia dan mengubah teks tertentu menjadi instruksi tindakan, sehingga memungkinkan operasi otomatis.

Pentingnya MCP

1. Membangun jembatan antara AI dan alat eksternal: MCP memungkinkan AI untuk mengakses dan mengoperasikan sumber daya eksternal secara real-time, melampaui batasan data pra-latihan yang hanya dimiliki oleh LLM tradisional.

2. Standarisasi dan Universalitas: MCP menyediakan standar terpadu untuk interaksi AI dengan alat eksternal, menghindari pengembangan yang berulang, dan meningkatkan efisiensi.

3. Dari respons pasif ke eksekusi proaktif: MCP memungkinkan AI untuk membuat keputusan dan mengeksekusi instruksi berdasarkan situasi nyata, secara signifikan meningkatkan utilitas AI.

4. Keamanan dan Pengendalian: MCP memastikan keamanan informasi sensitif melalui manajemen izin dan kunci API.

Perbandingan MCP dan AI Agent

AI Agent adalah sistem AI yang dapat mengotomatiskan tugas tertentu, sedangkan MCP adalah protokol. Perbedaan utama antara keduanya adalah:

• Agen AI berfokus pada pengambilan keputusan dan pelaksanaan
• MCP berfokus pada standardisasi komunikasi antara AI dan alat eksternal

MCP dapat dianggap sebagai pelengkap yang kuat untuk AI Agent, memungkinkan interaksi yang lebih efisien dengan sumber daya eksternal.

Aplikasi MCP di bidang Web3

1. Base MCP: Kerangka yang dikembangkan oleh Base resmi, memungkinkan pengguna untuk menerapkan kontrak dan menggunakan layanan DeFi melalui percakapan bahasa alami.

2. Flock: platform pelatihan AI terdesentralisasi, menyediakan model agen Web3, memungkinkan tugas berbasis blockchain yang didorong AI dapat dijalankan secara lokal.

3. LYRAOS: Sistem operasi multi-AI Agent yang memungkinkan AI Agent berinteraksi langsung dengan blockchain Solana, melakukan transaksi cryptocurrency dan operasi lainnya.

Tantangan MCP di bidang Web3

Meskipun MCP memiliki potensi di bidang Web3, saat ini masih menghadapi tantangan berikut:

1. Integrasi teknologi belum matang: Kompleksitas ekosistem Web3 meningkatkan kesulitan pengembangan MCP Server.

2. Risiko keamanan dan regulasi: AI yang langsung mengoperasikan transaksi blockchain memerlukan manajemen kunci pribadi dan mekanisme kontrol akses yang sempurna.

3. Pengalaman pengguna perlu ditingkatkan: Tingginya ambang batas operasi blockchain mungkin menghalangi pengguna baru untuk mengadopsi aplikasi yang didorong oleh MCP.

4. Fluktuasi Sentimen Pasar: Penurunan sebelumnya dalam tren AI Agent mungkin mempengaruhi sikap investor terhadap konsep MCP.

Kesimpulan

Teknologi MCP menawarkan kemungkinan baru untuk kombinasi AI dan blockchain, tetapi keberhasilannya masih perlu mengatasi berbagai tantangan seperti teknologi, keamanan, dan penerimaan pasar. Di masa depan, jika aplikasi yang lebih aman, mudah digunakan, dan memiliki nilai praktis dapat dikembangkan, MCP berpotensi menjadi kekuatan penting dalam mendorong pengembangan Web3. Namun, saat ini pasar masih bersikap hati-hati terhadap hal ini, dan memerlukan lebih banyak waktu untuk mengamati dan memverifikasi kinerja MCP dalam aplikasi nyata.