Міст між ШІ та зовнішніми інструментами: аналіз технології MCP та її перспективи застосування в сфері Web3

Розвиток штучного інтелекту відкриває можливості для звільнення людської праці та підвищення ефективності роботи. Однак наразі великі мовні моделі (LLM) все ще мають обмеження, не можуть безпосередньо виконувати практичні дії, користувачам потрібно повторно спілкуватися, щоб отримати поради та виконати їх самостійно. Щоб звузити цю прогалину, з'явилася нова технологія під назвою MC, яка обіцяє наблизити штучний інтелект до справжнього звільнення продуктивності.

Вступ до MCP

MCP (Model Context Protocol) є стандартизованим протоколом, що має на меті вирішення проблеми, коли AI-моделі можуть лише "говорити", але не можуть "діяти". Він був випущений компанією Anthropic у листопаді 2024 року, а його назва містить три ключові елементи:

• Модель (模型): вказує на різні великі мовні моделі штучного інтелекту
• Контекст: додаткові дані або зовнішні інструменти, які надаються моделі
• Протокол: універсальні, стандартизовані норми або інтерфейси

Основна мета MCP полягає в уніфікації стандартів, щоб штучний інтелект міг не лише вести діалоги, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань.

Як працює MCP

Система MCP складається з трьох основних компонентів:

1. MCP Host (адміністратор): відповідає за управління та координацію всієї роботи MCP.
2. MCP Client (користувацький інтерфейс): отримує запити користувачів та спілкується з AI моделлю.
3. MCP Server (сервер): надає набір анотованих API для забезпечення функціональності для ШІ.

За допомогою MCP штучний інтелект може розуміти людську мову та перетворювати певний текст на команди дій, що дозволяє здійснювати автоматизовані операції.

Важливість MCP

1. Відкриття мосту між AI та зовнішніми інструментами: MCP дозволяє AI в реальному часі отримувати доступ до зовнішніх ресурсів і взаємодіяти з ними, долаючи обмеження традиційних LLM, які обмежені лише даними попереднього навчання.

2. Стандартизація та універсальність: MCP надає єдиний стандарт для взаємодії AI з зовнішніми інструментами, уникаючи повторної розробки та підвищуючи ефективність.

3. Від пасивного реагування до активного виконання: MCP дозволяє ШІ приймати рішення та виконувати команди на основі реальної ситуації, значно підвищуючи практичність ШІ.

4. Безпека та контроль: MCP забезпечує безпеку чутливої інформації через управління доступом та API-ключами.

Порівняння MCP та AI Agent

AI Agent є AI-системою, яка може автоматизувати виконання конкретних завдань, тоді як MCP є протоколом. Основна різниця між ними полягає в тому, що:

• AI Agent зосереджується на прийнятті рішень та виконанні
• MCP зосереджується на стандартизації комунікації між ШІ та зовнішніми інструментами

MCP можна розглядати як сильне доповнення до AI Agent, що дозволяє йому ефективніше взаємодіяти з зовнішніми ресурсами.

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

Застосування MCP у сфері Web3

1. Base MCP: Офіційна розробка рамок Base, що дозволяє користувачам розгортати контракти та використовувати DeFi послуги через розмови природною мовою.

2. Flock: децентралізована платформа для навчання ШІ, яка забезпечує моделі агентів Web3, що дозволяє виконувати завдання на основі ШІ на локальному рівні.

3. LYRAOS: Багатоагентна операційна система AI, яка дозволяє агентам AI безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana і виконувати операції з криптовалютою.

Виклики MCP у сфері Web3

Хоча MCP має потенціал у сфері Web3, зараз він стикається з такими викликами:

1. Технічна інтеграція ще не стала зрілою: складність екосистеми Web3 ускладнює розробку MCP Server.

2. Безпека та регуляторні ризики: Пряме управління блокчейн-транзакціями за допомогою ШІ вимагає досконалого управління приватними ключами та механізмів контролю доступу.

3. Досвід користувачів потребує покращення: високий бар'єр для входу в операції з блокчейном може заважати новим користувачам використовувати додатки на базі MCP.

4. Коливання ринкових емоцій: відплив попереднього ажіотажу навколо AI Agent може вплинути на ставлення інвесторів до концепції MCP.

Висновок

Технологія MCP створює нові можливості для поєднання AI та блокчейну, але її успіх ще потребує подолання різноманітних викликів, таких як технічні, безпекові та прийняття на ринку. У майбутньому, якщо вдасться розробити більш безпечні, зручні та практично цінні додатки, MCP має всі шанси стати важливою силою для розвитку Web3. Проте наразі ринок щодо цього залишається обережним, і потрібно більше часу для спостереження та перевірки ефективності MCP у реальних застосуваннях.