IA y MC: Un nuevo capítulo en la liberación de la productividad
La aparición de la inteligencia artificial ha traído la posibilidad de liberar la mano de obra humana, mejorando el nivel básico de la mayoría de los trabajos. Sin embargo, los modelos de lenguaje grandes (LLM) todavía tienen limitaciones, ya que requieren múltiples rondas de diálogo para ofrecer sugerencias, y los usuarios aún deben ejecutar estas sugerencias personalmente. Esto aún está a cierta distancia de la ideal de aprovechar realmente la IA para ayudarnos en el trabajo.
Si pudiéramos aprovechar la conversación con la IA para realizar tareas como responder correos electrónicos, redactar informes, e incluso negociar automáticamente, estaríamos más cerca de la visión de liberar la productividad. Y esta tecnología es el tema candente en el campo de la IA actualmente - MC.
Definición y Funciones de MC
MCP (Modelo Contextual de Protocolo) es un protocolo estandarizado diseñado para resolver el problema de que los modelos de IA en el pasado solo podían "hablar" pero no "hacer". Se compone de las siguientes tres partes:
Modelo: se refiere a varios modelos de lenguaje de IA de gran tamaño
Contexto: información adicional o herramientas externas proporcionadas al modelo
Protocolo: especificación o interfaz general y estandarizada
El núcleo de MCP es permitir que la IA no solo entienda y genere texto, sino que también controle directamente herramientas externas para completar diversas tareas. Esto contrasta marcadamente con los LLM tradicionales (como ChatGPT, Grok, etc.), que se limitan a la entrada y salida de texto.
Mecanismo de operación de MC
El funcionamiento de MCP implica tres componentes principales:
MCP Host (administrador): responsable de la coordinación y gestión general del funcionamiento del MCP.
MCP Client (cliente del usuario): recibe las necesidades del usuario y se comunica con el modelo de IA.
MCP Server (servidor): proporciona una serie de colecciones de API anotadas para que la IA utilice diversas funciones.
A través de MCP, la IA puede transformar texto específico directamente en comandos de acción, logrando operaciones automatizadas. Esto permite que la IA ejecute tareas como organizar informes de ventas, enviar correos electrónicos a clientes e incluso realizar operaciones en software de modelado 3D.
La importancia de MCP
Crear un puente entre la IA y herramientas externas: MCP permite que la IA acceda y opere en tiempo real con los datos más recientes, compensando las limitaciones de los datos de preentrenamiento en los LLM tradicionales.
Estandarización y universalidad: MCP proporciona un marco unificado para diferentes desarrolladores, reduciendo problemas de desarrollo redundante y mejorando la eficiencia.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa: la IA puede decidir qué instrucciones ejecutar según la situación en tiempo real y llevar a cabo la siguiente acción según la retroalimentación, lo que aumenta considerablemente su utilidad.
Seguridad y control: MCP controla el acceso a los datos a través de la gestión de permisos y claves API, garantizando la seguridad de la información sensible.
Comparación entre MCP y AI Agent
MCP es un protocolo, mientras que el Agente AI es un concepto o método de ejecución. MCP se centra en estandarizar la comunicación entre AI y herramientas externas, mientras que el Agente AI enfatiza la capacidad de acción autónoma de la AI. MCP proporciona una forma más eficiente y segura de acceder a recursos externos para el Agente AI; la combinación de ambos permite que la AI sepa cómo actuar y también dónde actuar.
Aplicaciones de MCP en el campo de la cadena de bloques
Base MCP: Permite a las aplicaciones de IA interactuar con la blockchain Base, los usuarios pueden desplegar contratos o utilizar servicios DeFi a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock: proporciona una plataforma de entrenamiento de IA descentralizada, diseñada para permitir que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente, aumentando el control del usuario.
LYRAOS: Permite que el Agente AI interactúe directamente con la cadena de bloques de Solana, realizando operaciones como transacciones de criptomonedas.
Resumen
A pesar de que MCP proporciona una solución estandarizada para la interacción de AI con herramientas externas, los casos de éxito en el ámbito de Web3 siguen siendo limitados. Esto puede deberse a factores como la inmadurez de la integración tecnológica, los riesgos de seguridad y regulación, los problemas de experiencia del usuario y la fatiga estética del mercado hacia los proyectos de AI.
La combinación de MCP y blockchain, aunque tiene un gran potencial, enfrenta al mismo tiempo desafíos tecnológicos y de mercado. En el futuro, si se pueden perfeccionar los mecanismos de seguridad, optimizar la experiencia del usuario y desarrollar aplicaciones innovadoras verdaderamente valiosas, "Web3 + MCP" podría convertirse en la próxima narrativa principal, y no solo en un tema de especulación.
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Lonely_Validator
· 08-10 20:53
Esto es mucho mejor que llevar ladrillos.
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ConsensusDissenter
· 08-10 20:47
Suena como otro proyecto para tomar a la gente por tonta.
MCP: La tecnología clave que lleva la IA de "decir" a "hacer" libera una nueva era de productividad.
IA y MC: Un nuevo capítulo en la liberación de la productividad
La aparición de la inteligencia artificial ha traído la posibilidad de liberar la mano de obra humana, mejorando el nivel básico de la mayoría de los trabajos. Sin embargo, los modelos de lenguaje grandes (LLM) todavía tienen limitaciones, ya que requieren múltiples rondas de diálogo para ofrecer sugerencias, y los usuarios aún deben ejecutar estas sugerencias personalmente. Esto aún está a cierta distancia de la ideal de aprovechar realmente la IA para ayudarnos en el trabajo.
Si pudiéramos aprovechar la conversación con la IA para realizar tareas como responder correos electrónicos, redactar informes, e incluso negociar automáticamente, estaríamos más cerca de la visión de liberar la productividad. Y esta tecnología es el tema candente en el campo de la IA actualmente - MC.
Definición y Funciones de MC
MCP (Modelo Contextual de Protocolo) es un protocolo estandarizado diseñado para resolver el problema de que los modelos de IA en el pasado solo podían "hablar" pero no "hacer". Se compone de las siguientes tres partes:
El núcleo de MCP es permitir que la IA no solo entienda y genere texto, sino que también controle directamente herramientas externas para completar diversas tareas. Esto contrasta marcadamente con los LLM tradicionales (como ChatGPT, Grok, etc.), que se limitan a la entrada y salida de texto.
Mecanismo de operación de MC
El funcionamiento de MCP implica tres componentes principales:
A través de MCP, la IA puede transformar texto específico directamente en comandos de acción, logrando operaciones automatizadas. Esto permite que la IA ejecute tareas como organizar informes de ventas, enviar correos electrónicos a clientes e incluso realizar operaciones en software de modelado 3D.
La importancia de MCP
Crear un puente entre la IA y herramientas externas: MCP permite que la IA acceda y opere en tiempo real con los datos más recientes, compensando las limitaciones de los datos de preentrenamiento en los LLM tradicionales.
Estandarización y universalidad: MCP proporciona un marco unificado para diferentes desarrolladores, reduciendo problemas de desarrollo redundante y mejorando la eficiencia.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa: la IA puede decidir qué instrucciones ejecutar según la situación en tiempo real y llevar a cabo la siguiente acción según la retroalimentación, lo que aumenta considerablemente su utilidad.
Seguridad y control: MCP controla el acceso a los datos a través de la gestión de permisos y claves API, garantizando la seguridad de la información sensible.
Comparación entre MCP y AI Agent
MCP es un protocolo, mientras que el Agente AI es un concepto o método de ejecución. MCP se centra en estandarizar la comunicación entre AI y herramientas externas, mientras que el Agente AI enfatiza la capacidad de acción autónoma de la AI. MCP proporciona una forma más eficiente y segura de acceder a recursos externos para el Agente AI; la combinación de ambos permite que la AI sepa cómo actuar y también dónde actuar.
Aplicaciones de MCP en el campo de la cadena de bloques
Base MCP: Permite a las aplicaciones de IA interactuar con la blockchain Base, los usuarios pueden desplegar contratos o utilizar servicios DeFi a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock: proporciona una plataforma de entrenamiento de IA descentralizada, diseñada para permitir que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente, aumentando el control del usuario.
LYRAOS: Permite que el Agente AI interactúe directamente con la cadena de bloques de Solana, realizando operaciones como transacciones de criptomonedas.
Resumen
A pesar de que MCP proporciona una solución estandarizada para la interacción de AI con herramientas externas, los casos de éxito en el ámbito de Web3 siguen siendo limitados. Esto puede deberse a factores como la inmadurez de la integración tecnológica, los riesgos de seguridad y regulación, los problemas de experiencia del usuario y la fatiga estética del mercado hacia los proyectos de AI.
La combinación de MCP y blockchain, aunque tiene un gran potencial, enfrenta al mismo tiempo desafíos tecnológicos y de mercado. En el futuro, si se pueden perfeccionar los mecanismos de seguridad, optimizar la experiencia del usuario y desarrollar aplicaciones innovadoras verdaderamente valiosas, "Web3 + MCP" podría convertirse en la próxima narrativa principal, y no solo en un tema de especulación.