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MCPテクノロジー:AIとWeb3の課題と機会のギャップを埋める
AIと外部ツールの架け橋:MCP技術の分析とWeb3領域への応用展望
人工知能の発展は人類に労働力の解放と作業効率の向上の可能性をもたらしました。しかし、現在の大規模言語モデル（LLM）には依然として限界があり、実際の操作を直接実行することはできず、ユーザーは繰り返し対話を通じて提案を得て、自ら実行する必要があります。このギャップを縮めるために、MCPと呼ばれる新しい技術が登場し、AIが真の生産力の解放のビジョンに近づくことが期待されています。
MCPの紹介
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが「言う」だけで「する」ことができない問題を解決するために設計された標準化プロトコルです。これは、Anthropic社によって2024年11月に発表され、その名称には3つの重要な要素が含まれています：
MCPの核心目標は、AIが対話を行うだけでなく、外部ツールを直接操作してさまざまなタスクを完了できるように、統一された規範を通じて実現することです。
MCPの仕組み
MCPシステムは主に3つの構成要素で構成されています：
MCPを通じて、AIは人間の言語を理解し、特定の文字を動作指令に変換することで、自動化操作を実現します。
MCPの重要性
AIと外部ツールの橋渡しをする：MCPはAIがリアルタイムで外部リソースにアクセスし操作することを可能にし、従来のLLMが事前訓練データに限定されるという制限を突破しました。
標準化と汎用性：MCPはAIと外部ツールとのインタラクションに統一基準を提供し、重複開発を避け、効率を高めます。
受動的な応答から能動的な実行へ：MCPはAIがリアルタイムの状況に基づいて意思決定し、指示を実行できるようにし、AIの実用性を大幅に向上させました。
セキュリティと管理：MCPは権限やAPIキー管理などの方法を通じて、機密情報の安全を確保します。
MCPとAIエージェントの比較
AIエージェントは特定のタスクを自動的に処理するAIシステムであり、MCPは一種のプロトコルです。両者の主な違いは：
MCPはAIエージェントの強力な補完として、外部リソースとのインタラクションをより効率的に行うことができます。
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Web3分野のMCPアプリケーション
Base MCP：Base公式が開発したフレームワークで、ユーザーが自然言語で対話し、契約を展開し、DeFiサービスを利用できるようにします。
Flock：分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3代理モデルを提供し、AI駆動のブロックチェーンタスクをローカルで実行できるようにします。
LYRAOS：多AIエージェントオペレーティングシステムで、AIエージェントがSolanaブロックチェーンと直接対話し、暗号通貨取引などの操作を実行できる。
Web3 空間で MCP が直面する課題
MCPはWeb3分野での潜在能力を持っていますが、現在以下の課題に直面しています：
技術統合はまだ成熟していない：Web3エコシステムの複雑さがMCP Serverの開発難易度を増加させている。
セキュリティと規制リスク：AIが直接ブロックチェーン取引を操作するには、完璧なプライベートキー管理と権限管理メカニズムが必要です。
ユーザー体験の向上が必要：ブロックチェーン操作の高いハードルが新しいユーザーのMCP駆動アプリの採用を妨げる可能性があります。
市場の感情の変動：以前のAIエージェントの熱潮の退潮は、投資家のMCPコンセプトに対する態度に影響を与える可能性があります。
まとめ
MCP技術はAIとブロックチェーンの結合に新たな可能性を提供しますが、その成功には技術、安全性、市場の受け入れなど多方面の課題を克服する必要があります。将来的には、より安全で使いやすく、実際の価値を持つアプリケーションが開発されれば、MCPはWeb3の発展を推進する重要な力となることが期待されます。しかし、現在市場はこれに対して慎重な態度を持っており、MCPの実際のアプリケーションにおけるパフォーマンスを観察し、検証するためにさらなる時間が必要です。