ظهور الذكاء الاصطناعي أتاح للبشر إمكانية تحرير القوى العاملة، ورفع من المستوى الأساسي لمعظم الأعمال. ومع ذلك، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) تعاني من قيود، حيث تحتاج إلى حوارات متعددة لتقديم الاقتراحات، ولا يزال يتعين على المستخدم تنفيذ هذه الاقتراحات بنفسه. وهذا لا يزال يختلف عن المثالية الحقيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في العمل.
إذا كان بإمكاننا استخدام المحادثة مع الذكاء الاصطناعي للاستفادة فعليًا من أجهزة الكمبيوتر في الرد على الرسائل الإلكترونية، وكتابة التقارير، وغيرها من المهام، وحتى التجارة الآلية، فهذا سيقربنا أكثر من رؤية تحرير الإنتاجية. وهذه التقنية هي بالفعل موضوع شائع في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي - MC.
! [MCP: نقطة الاشتعال التالية ل Crypto + الذكاء الاصطناعي؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
تعريف MCP ووظائفه
MCP (نموذج بروتوكول السياق) هو مجموعة من البروتوكولات القياسية تهدف إلى حل مشكلة أن نماذج الذكاء الاصطناعي كانت قادرة فقط على "التحدث" ولكن لم تتمكن من "التنفيذ". يتكون من الأجزاء الثلاثة التالية:
نموذج：تشير إلى نماذج اللغة الكبيرة المتعددة في الذكاء الاصطناعي
السياق: تمثيل معلومات إضافية للنموذج أو أدوات خارجية
Protocol：معيار أو واجهة موحدة ومعيارية
الجوهر في MCP هو السماح للذكاء الاصطناعي بفهم وإنشاء النصوص، بالإضافة إلى التحكم مباشرة في الأدوات الخارجية لإكمال مجموعة متنوعة من المهام. وهذا يمثل تباينًا واضحًا مع نماذج اللغة الكبيرة التقليدية (مثل ChatGPT وGrok) التي تقتصر فقط على إدخال النصوص وإخراجها.
آلية عمل MCP
يتضمن تشغيل MCP ثلاثة مكونات رئيسية:
MCP Host (المدير): مسؤول عن تنسيق وإدارة التشغيل العام لمشروع MCP.
MCP Client (عميل MCP): يستقبل احتياجات المستخدم ويتواصل مع نموذج الذكاء الاصطناعي.
خادم MCP (الملقم): يوفر مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات (API) الموثقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لمجموعة متنوعة من الوظائف.
من خلال MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل نص معين مباشرة إلى أوامر تنفيذية، مما يحقق التشغيل التلقائي. وهذا يمكّن الذكاء الاصطناعي من أداء مهام مثل تنظيم تقارير المبيعات، إرسال رسائل البريد الإلكتروني للعملاء، وحتى إجراء العمليات في برامج النمذجة ثلاثية الأبعاد.
أهمية MCP
بناء جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: تمكن MCP الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى البيانات الحديثة والتعامل معها في الوقت الفعلي، مما يعوض عيوب النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية التي تقتصر على بيانات التدريب المسبق.
التوحيد والعمومية: يوفر MCP معايير موحدة لمطوري البرمجيات المختلفين، مما يقلل من مشكلة تطوير البرمجيات المكررة، ويزيد من الكفاءة.
من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط: يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات بشأن تنفيذ الأوامر وفقًا للظروف الحالية، والتصرف بناءً على الملاحظات، مما يعزز بشكل كبير من جدواه.
الأمان والتحكم: تتحكم MCP في الوصول إلى البيانات من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة.
مقارنة MCP و AI Agent
MCP هو بروتوكول، بينما AI Agent هو مفهوم أو طريقة تنفيذ. يركز MCP على توحيد اتصالات الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، بينما يبرز AI Agent قدرة الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل مستقل. يوفر MCP وسيلة أكثر كفاءة وأمانًا للوصول إلى الموارد الخارجية لـ AI Agent، مما يجعل الجمع بين الاثنين يمكن الذكاء الاصطناعي من معرفة كيفية التصرف وأيضًا معرفة مكان التصرف.
تطبيقات MCP في مجال blockchain
Base MCP: يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع سلسلة الكتل Base، يمكن للمستخدمين نشر العقود أو استخدام خدمات DeFi من خلال محادثات اللغة الطبيعية.
Flock: يوفر منصة تدريب AI لامركزية تهدف إلى تشغيل المهام المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على المستوى المحلي، مما يزيد من السيطرة على المستخدم.
LYRAOS: يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مباشرة مع سلسلة الكتل سولانا، وتنفيذ عمليات مثل تداول العملات المشفرة.
ملخص
على الرغم من أن MCP قدم حلاً موحدًا لتفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية ، إلا أن حالات النجاح في مجال Web3 لا تزال محدودة. قد يكون ذلك بسبب عدم نضوج تكامل التكنولوجيا ، ومخاطر الأمان والتنظيم ، ومشاكل تجربة المستخدم ، وكذلك التعب الجمالي في السوق تجاه مشاريع الذكاء الاصطناعي.
إن دمج MCP مع blockchain رغم أن لديه إمكانيات هائلة، إلا أنه يواجه في نفس الوقت تحديات مزدوجة من الناحية التقنية والسوقية. في المستقبل، إذا أمكن تحسين آليات الأمان، وتحسين تجربة المستخدم، وتطوير تطبيقات مبتكرة ذات قيمة حقيقية، فقد يصبح "Web3 + MCP" السرد السائد التالي، وليس مجرد موضوع مضاربة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
MCP: التقنية الأساسية لتحويل الذكاء الاصطناعي من "القول" إلى "الفعل" وإطلاق عصر جديد من الإنتاجية
الذكاء الاصطناعي وMC: فصل جديد في تحرير الإنتاجية
ظهور الذكاء الاصطناعي أتاح للبشر إمكانية تحرير القوى العاملة، ورفع من المستوى الأساسي لمعظم الأعمال. ومع ذلك، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) تعاني من قيود، حيث تحتاج إلى حوارات متعددة لتقديم الاقتراحات، ولا يزال يتعين على المستخدم تنفيذ هذه الاقتراحات بنفسه. وهذا لا يزال يختلف عن المثالية الحقيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في العمل.
إذا كان بإمكاننا استخدام المحادثة مع الذكاء الاصطناعي للاستفادة فعليًا من أجهزة الكمبيوتر في الرد على الرسائل الإلكترونية، وكتابة التقارير، وغيرها من المهام، وحتى التجارة الآلية، فهذا سيقربنا أكثر من رؤية تحرير الإنتاجية. وهذه التقنية هي بالفعل موضوع شائع في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي - MC.
! [MCP: نقطة الاشتعال التالية ل Crypto + الذكاء الاصطناعي؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
تعريف MCP ووظائفه
MCP (نموذج بروتوكول السياق) هو مجموعة من البروتوكولات القياسية تهدف إلى حل مشكلة أن نماذج الذكاء الاصطناعي كانت قادرة فقط على "التحدث" ولكن لم تتمكن من "التنفيذ". يتكون من الأجزاء الثلاثة التالية:
الجوهر في MCP هو السماح للذكاء الاصطناعي بفهم وإنشاء النصوص، بالإضافة إلى التحكم مباشرة في الأدوات الخارجية لإكمال مجموعة متنوعة من المهام. وهذا يمثل تباينًا واضحًا مع نماذج اللغة الكبيرة التقليدية (مثل ChatGPT وGrok) التي تقتصر فقط على إدخال النصوص وإخراجها.
آلية عمل MCP
يتضمن تشغيل MCP ثلاثة مكونات رئيسية:
من خلال MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل نص معين مباشرة إلى أوامر تنفيذية، مما يحقق التشغيل التلقائي. وهذا يمكّن الذكاء الاصطناعي من أداء مهام مثل تنظيم تقارير المبيعات، إرسال رسائل البريد الإلكتروني للعملاء، وحتى إجراء العمليات في برامج النمذجة ثلاثية الأبعاد.
أهمية MCP
بناء جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: تمكن MCP الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى البيانات الحديثة والتعامل معها في الوقت الفعلي، مما يعوض عيوب النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية التي تقتصر على بيانات التدريب المسبق.
التوحيد والعمومية: يوفر MCP معايير موحدة لمطوري البرمجيات المختلفين، مما يقلل من مشكلة تطوير البرمجيات المكررة، ويزيد من الكفاءة.
من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط: يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات بشأن تنفيذ الأوامر وفقًا للظروف الحالية، والتصرف بناءً على الملاحظات، مما يعزز بشكل كبير من جدواه.
الأمان والتحكم: تتحكم MCP في الوصول إلى البيانات من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة.
مقارنة MCP و AI Agent
MCP هو بروتوكول، بينما AI Agent هو مفهوم أو طريقة تنفيذ. يركز MCP على توحيد اتصالات الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، بينما يبرز AI Agent قدرة الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل مستقل. يوفر MCP وسيلة أكثر كفاءة وأمانًا للوصول إلى الموارد الخارجية لـ AI Agent، مما يجعل الجمع بين الاثنين يمكن الذكاء الاصطناعي من معرفة كيفية التصرف وأيضًا معرفة مكان التصرف.
تطبيقات MCP في مجال blockchain
Base MCP: يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع سلسلة الكتل Base، يمكن للمستخدمين نشر العقود أو استخدام خدمات DeFi من خلال محادثات اللغة الطبيعية.
Flock: يوفر منصة تدريب AI لامركزية تهدف إلى تشغيل المهام المدفوعة بالذكاء الاصطناعي على المستوى المحلي، مما يزيد من السيطرة على المستخدم.
LYRAOS: يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مباشرة مع سلسلة الكتل سولانا، وتنفيذ عمليات مثل تداول العملات المشفرة.
ملخص
على الرغم من أن MCP قدم حلاً موحدًا لتفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية ، إلا أن حالات النجاح في مجال Web3 لا تزال محدودة. قد يكون ذلك بسبب عدم نضوج تكامل التكنولوجيا ، ومخاطر الأمان والتنظيم ، ومشاكل تجربة المستخدم ، وكذلك التعب الجمالي في السوق تجاه مشاريع الذكاء الاصطناعي.
إن دمج MCP مع blockchain رغم أن لديه إمكانيات هائلة، إلا أنه يواجه في نفس الوقت تحديات مزدوجة من الناحية التقنية والسوقية. في المستقبل، إذا أمكن تحسين آليات الأمان، وتحسين تجربة المستخدم، وتطوير تطبيقات مبتكرة ذات قيمة حقيقية، فقد يصبح "Web3 + MCP" السرد السائد التالي، وليس مجرد موضوع مضاربة.