IA et MCP : un nouveau chapitre pour libérer la productivité
L'émergence de l'intelligence artificielle offre à l'humanité la possibilité de libérer la main-d'œuvre, améliorant le niveau de base de la plupart des emplois. Cependant, les grands modèles de langage (LLM) présentent encore des limitations, nécessitant plusieurs échanges pour donner des conseils, et l'utilisateur doit encore exécuter ces conseils lui-même. Cela laisse un certain écart par rapport à l'idéal d'utiliser réellement l'IA pour nous aider dans notre travail.
Si nous pouvions dialoguer avec l'IA pour utiliser effectivement les ordinateurs pour répondre aux e-mails, rédiger des rapports et même automatiser le trading, cela nous rapprocherait de la vision de la libération de la productivité. Cette technologie est actuellement un sujet brûlant dans le domaine de l'IA - MC.
Définition et fonction de MCP
MCP (Model Context Protocol) est un protocole standardisé conçu pour résoudre le problème où les modèles d'IA ne pouvaient que "parler" mais ne pouvaient pas "faire". Il se compose des trois parties suivantes :
Modèle : désigne divers grands modèles de langage AI
Contexte : informations supplémentaires ou outils externes fournis au modèle
Protocole : spécification ou interface générique et standardisée
Le cœur de MCP est de permettre à l'IA non seulement de comprendre et de générer du texte, mais aussi de contrôler directement des outils externes pour accomplir diverses tâches. Cela contraste fortement avec les LLM traditionnels (comme ChatGPT, Grok, etc.) qui se limitent à l'entrée et à la sortie de texte.
Le mécanisme de fonctionnement de MC
Le fonctionnement de MCP implique trois composants principaux :
MCP Host (Administrateur) : Responsable de la coordination et de la gestion de l'ensemble du fonctionnement de MCP.
MCP Client (client utilisateur) : reçoit les demandes des utilisateurs et communique avec le modèle AI.
Serveur MCP : Fournit un ensemble d'API annotées pour permettre à l'IA d'utiliser diverses fonctionnalités.
Grâce à MCP, l'IA peut convertir directement des textes spécifiques en instructions d'action, permettant ainsi des opérations automatisées. Cela permet à l'IA d'exécuter des tâches telles que la mise en forme de rapports de vente, l'envoi d'e-mails aux clients, voire l'exécution d'opérations dans un logiciel de modélisation 3D.
L'importance de MC
Créer un pont entre l'IA et les outils externes : le MCP permet à l'IA d'accéder en temps réel et d'opérer sur les données les plus récentes, comblant ainsi les lacunes des LLM traditionnels limités par les données pré-entraînées.
Normalisation et universalité : MCP fournit aux différents développeurs des normes unifiées, réduisant ainsi les problèmes de développement redondant et améliorant l'efficacité.
Passer de la réponse passive à l'exécution active : l'IA peut décider d'exécuter quelles instructions en fonction des situations en temps réel et effectuer l'étape suivante en fonction des retours, ce qui améliore considérablement son utilité.
Sécurité et contrôle : MCP contrôle l'accès aux données par le biais de la gestion des autorisations et des clés API, garantissant la sécurité des informations sensibles.
Comparaison entre MCP et Agent IA
MCP est un protocole, tandis que l'Agent IA est un concept ou une méthode d'exécution. MCP se concentre sur la standardisation de la communication entre l'IA et les outils externes, tandis que l'Agent IA met l'accent sur la capacité d'action autonome de l'IA. MCP offre à l'Agent IA un moyen d'accès aux ressources externes plus efficace et sécurisé, et la combinaison des deux permet à l'IA de savoir comment agir, ainsi que où agir.
Applications MCP dans le domaine de la blockchain
Base MCP : permet aux applications AI d'interagir avec la blockchain Base, les utilisateurs peuvent déployer des contrats ou utiliser des services DeFi par le biais de conversations en langage naturel.
Flock : Fournit une plateforme d'entraînement AI décentralisée, visant à permettre aux tâches blockchain alimentées par l'IA de s'exécuter localement, augmentant ainsi le contrôle des utilisateurs.
LYRAOS : Permet à l'Agent AI d'interagir directement avec la blockchain Solana, d'exécuter des transactions de cryptomonnaie et d'autres opérations.
Résumé
Bien que le MCP offre une solution normalisée pour l'interaction entre l'IA et les outils externes, les cas de réussite dans le domaine du Web3 restent limités. Cela peut être dû à des facteurs tels que l'intégration technologique qui n'est pas encore mature, les risques de sécurité et de réglementation, les problèmes d'expérience utilisateur, ainsi qu'une fatigue esthétique du marché vis-à-vis des projets d'IA.
Bien que la combinaison de MCP et de la blockchain ait un potentiel énorme, elle fait face à des défis techniques et de marché. À l'avenir, si nous pouvons améliorer les mécanismes de sécurité, optimiser l'expérience utilisateur et développer de véritables applications innovantes, "Web3 + MCP" pourrait devenir le prochain récit dominant, et pas seulement un sujet de spéculation.
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Lonely_Validator
· Il y a 9h
C'est beaucoup mieux que de faire porter des briques par des gens.
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ConsensusDissenter
· Il y a 9h
Ça ressemble encore à un projet où l'on se fait prendre pour des cons.
MCP : La technologie clé pour passer de "dire" à "faire" avec l'IA, une nouvelle ère pour libérer la productivité.
IA et MCP : un nouveau chapitre pour libérer la productivité
L'émergence de l'intelligence artificielle offre à l'humanité la possibilité de libérer la main-d'œuvre, améliorant le niveau de base de la plupart des emplois. Cependant, les grands modèles de langage (LLM) présentent encore des limitations, nécessitant plusieurs échanges pour donner des conseils, et l'utilisateur doit encore exécuter ces conseils lui-même. Cela laisse un certain écart par rapport à l'idéal d'utiliser réellement l'IA pour nous aider dans notre travail.
Si nous pouvions dialoguer avec l'IA pour utiliser effectivement les ordinateurs pour répondre aux e-mails, rédiger des rapports et même automatiser le trading, cela nous rapprocherait de la vision de la libération de la productivité. Cette technologie est actuellement un sujet brûlant dans le domaine de l'IA - MC.
Définition et fonction de MCP
MCP (Model Context Protocol) est un protocole standardisé conçu pour résoudre le problème où les modèles d'IA ne pouvaient que "parler" mais ne pouvaient pas "faire". Il se compose des trois parties suivantes :
Le cœur de MCP est de permettre à l'IA non seulement de comprendre et de générer du texte, mais aussi de contrôler directement des outils externes pour accomplir diverses tâches. Cela contraste fortement avec les LLM traditionnels (comme ChatGPT, Grok, etc.) qui se limitent à l'entrée et à la sortie de texte.
Le mécanisme de fonctionnement de MC
Le fonctionnement de MCP implique trois composants principaux :
Grâce à MCP, l'IA peut convertir directement des textes spécifiques en instructions d'action, permettant ainsi des opérations automatisées. Cela permet à l'IA d'exécuter des tâches telles que la mise en forme de rapports de vente, l'envoi d'e-mails aux clients, voire l'exécution d'opérations dans un logiciel de modélisation 3D.
L'importance de MC
Créer un pont entre l'IA et les outils externes : le MCP permet à l'IA d'accéder en temps réel et d'opérer sur les données les plus récentes, comblant ainsi les lacunes des LLM traditionnels limités par les données pré-entraînées.
Normalisation et universalité : MCP fournit aux différents développeurs des normes unifiées, réduisant ainsi les problèmes de développement redondant et améliorant l'efficacité.
Passer de la réponse passive à l'exécution active : l'IA peut décider d'exécuter quelles instructions en fonction des situations en temps réel et effectuer l'étape suivante en fonction des retours, ce qui améliore considérablement son utilité.
Sécurité et contrôle : MCP contrôle l'accès aux données par le biais de la gestion des autorisations et des clés API, garantissant la sécurité des informations sensibles.
Comparaison entre MCP et Agent IA
MCP est un protocole, tandis que l'Agent IA est un concept ou une méthode d'exécution. MCP se concentre sur la standardisation de la communication entre l'IA et les outils externes, tandis que l'Agent IA met l'accent sur la capacité d'action autonome de l'IA. MCP offre à l'Agent IA un moyen d'accès aux ressources externes plus efficace et sécurisé, et la combinaison des deux permet à l'IA de savoir comment agir, ainsi que où agir.
Applications MCP dans le domaine de la blockchain
Base MCP : permet aux applications AI d'interagir avec la blockchain Base, les utilisateurs peuvent déployer des contrats ou utiliser des services DeFi par le biais de conversations en langage naturel.
Flock : Fournit une plateforme d'entraînement AI décentralisée, visant à permettre aux tâches blockchain alimentées par l'IA de s'exécuter localement, augmentant ainsi le contrôle des utilisateurs.
LYRAOS : Permet à l'Agent AI d'interagir directement avec la blockchain Solana, d'exécuter des transactions de cryptomonnaie et d'autres opérations.
Résumé
Bien que le MCP offre une solution normalisée pour l'interaction entre l'IA et les outils externes, les cas de réussite dans le domaine du Web3 restent limités. Cela peut être dû à des facteurs tels que l'intégration technologique qui n'est pas encore mature, les risques de sécurité et de réglementation, les problèmes d'expérience utilisateur, ainsi qu'une fatigue esthétique du marché vis-à-vis des projets d'IA.
Bien que la combinaison de MCP et de la blockchain ait un potentiel énorme, elle fait face à des défis techniques et de marché. À l'avenir, si nous pouvons améliorer les mécanismes de sécurité, optimiser l'expérience utilisateur et développer de véritables applications innovantes, "Web3 + MCP" pourrait devenir le prochain récit dominant, et pas seulement un sujet de spéculation.