AI e MCP: Um novo capítulo na libertação da produtividade
A emergência da inteligência artificial trouxe a possibilidade de libertar a força de trabalho, elevando o nível básico da maioria dos empregos. No entanto, atualmente, os grandes modelos de linguagem (LLM) ainda apresentam limitações, necessitando de múltiplos diálogos para fornecer sugestões, e os usuários ainda precisam executar essas sugestões pessoalmente. Isso ainda deixa uma certa lacuna em relação ao ideal de realmente utilizar a IA para nos ajudar no trabalho.
Se pudermos usar a conversa com a IA para realmente utilizar computadores em tarefas como responder e-mails, redigir relatórios, e até mesmo em negociações automatizadas, isso nos levará mais perto da visão de libertar a produtividade. E esta tecnologia é exatamente o tema quente atual no campo da IA - MC.
Definição e Funcionalidade do MC
MCP (Model Context Protocol) é um conjunto de protocolos padronizados, destinado a resolver o problema em que os modelos de IA do passado podiam apenas "falar" mas não "fazer". É composto pelas seguintes três partes:
Modelo: refere-se a vários modelos de linguagem AI de grande escala
Contexto: informações adicionais ou ferramentas externas fornecidas ao modelo
Protocolo: norma ou interface genérica e padronizada
O núcleo do MCP é permitir que a IA não apenas entenda e gere texto, mas também manipule diretamente ferramentas externas para completar diversas tarefas. Isso contrasta fortemente com os LLMs tradicionais (como ChatGPT, Grok, etc.), que se limitam à entrada e saída de texto.
Mecanismo de operação do MC
A operação do MCP envolve três componentes principais:
MCP Host (administrador): responsável pela coordenação e gestão do funcionamento geral do MCP.
MCP Client (utilizador): recebe as necessidades dos utilizadores e comunica com o modelo de IA.
MCP Server (servidor): fornece um conjunto de APIs anotadas para a utilização de várias funções pela IA.
Através do MCP, a IA pode converter texto específico diretamente em comandos de ação, realizando operações automatizadas. Isso permite que a IA execute tarefas como organizar relatórios de vendas, enviar e-mails para clientes e até operar em software de modelagem 3D.
A importância do MCP
Criar uma ponte entre a IA e ferramentas externas: o MCP permite que a IA acesse e opere dados mais recentes em tempo real, superando as limitações dos LLM tradicionais que dependem de dados pré-treinados.
Padronização e universalidade: O MCP oferece normas unificadas para diferentes desenvolvedores, reduzindo o problema do desenvolvimento repetido e aumentando a eficiência.
De uma resposta passiva para uma execução ativa: a IA pode decidir quais instruções executar com base em situações em tempo real e realizar a próxima ação com base no feedback, aumentando significativamente a sua utilidade.
Segurança e Controle: O MCP controla o acesso aos dados através de gestão de permissões e chaves de API, garantindo a segurança das informações sensíveis.
Comparação entre MC e Agente de IA
MCP é um protocolo, enquanto o Agente de IA é um conceito ou método de execução. MCP foca na padronização da comunicação da IA com ferramentas externas, enquanto o Agente de IA enfatiza a capacidade de ação autônoma da IA. O MCP fornece ao Agente de IA uma forma mais eficiente e segura de acessar recursos externos, e a combinação de ambos permite que a IA saiba como agir e onde agir.
Aplicações de MCP no campo da blockchain
Base MCP: Permite que aplicações de IA interajam com a blockchain Base, os usuários podem implantar contratos ou usar serviços DeFi através de conversas em linguagem natural.
Flock: oferece uma plataforma de treinamento de IA descentralizada, destinada a permitir que tarefas de blockchain impulsionadas por IA sejam executadas localmente, aumentando o controle do usuário.
LYRAOS: Permite que o Agente AI interaja diretamente com a blockchain Solana, executando operações como transações de criptomoedas.
Resumo
Apesar de o MCP fornecer uma solução padronizada para a interação entre a IA e ferramentas externas, os casos de sucesso no campo do Web3 ainda são limitados. Isso pode ser devido a fatores como a integração técnica ainda não estar madura, riscos de segurança e regulamentação, problemas de experiência do usuário e fadiga estética do mercado em relação a projetos de IA.
A combinação de MCP com a blockchain, embora tenha um enorme potencial, enfrenta simultaneamente desafios técnicos e de mercado. No futuro, se for possível aprimorar os mecanismos de segurança, otimizar a experiência do usuário e desenvolver aplicações inovadoras verdadeiramente valiosas, "Web3 + MCP" poderá tornar-se a próxima narrativa mainstream, e não apenas um tópico de especulação.
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Lonely_Validator
· 12h atrás
Isto é muito melhor do que as pessoas a carregar tijolos.
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ConsensusDissenter
· 12h atrás
Parece mais um projeto para fazer as pessoas de parvas.
MCP: A chave tecnológica para a transição da IA de "falar" para "fazer" e a nova era de libertação da produtividade.
AI e MCP: Um novo capítulo na libertação da produtividade
A emergência da inteligência artificial trouxe a possibilidade de libertar a força de trabalho, elevando o nível básico da maioria dos empregos. No entanto, atualmente, os grandes modelos de linguagem (LLM) ainda apresentam limitações, necessitando de múltiplos diálogos para fornecer sugestões, e os usuários ainda precisam executar essas sugestões pessoalmente. Isso ainda deixa uma certa lacuna em relação ao ideal de realmente utilizar a IA para nos ajudar no trabalho.
Se pudermos usar a conversa com a IA para realmente utilizar computadores em tarefas como responder e-mails, redigir relatórios, e até mesmo em negociações automatizadas, isso nos levará mais perto da visão de libertar a produtividade. E esta tecnologia é exatamente o tema quente atual no campo da IA - MC.
Definição e Funcionalidade do MC
MCP (Model Context Protocol) é um conjunto de protocolos padronizados, destinado a resolver o problema em que os modelos de IA do passado podiam apenas "falar" mas não "fazer". É composto pelas seguintes três partes:
O núcleo do MCP é permitir que a IA não apenas entenda e gere texto, mas também manipule diretamente ferramentas externas para completar diversas tarefas. Isso contrasta fortemente com os LLMs tradicionais (como ChatGPT, Grok, etc.), que se limitam à entrada e saída de texto.
Mecanismo de operação do MC
A operação do MCP envolve três componentes principais:
Através do MCP, a IA pode converter texto específico diretamente em comandos de ação, realizando operações automatizadas. Isso permite que a IA execute tarefas como organizar relatórios de vendas, enviar e-mails para clientes e até operar em software de modelagem 3D.
A importância do MCP
Criar uma ponte entre a IA e ferramentas externas: o MCP permite que a IA acesse e opere dados mais recentes em tempo real, superando as limitações dos LLM tradicionais que dependem de dados pré-treinados.
Padronização e universalidade: O MCP oferece normas unificadas para diferentes desenvolvedores, reduzindo o problema do desenvolvimento repetido e aumentando a eficiência.
De uma resposta passiva para uma execução ativa: a IA pode decidir quais instruções executar com base em situações em tempo real e realizar a próxima ação com base no feedback, aumentando significativamente a sua utilidade.
Segurança e Controle: O MCP controla o acesso aos dados através de gestão de permissões e chaves de API, garantindo a segurança das informações sensíveis.
Comparação entre MC e Agente de IA
MCP é um protocolo, enquanto o Agente de IA é um conceito ou método de execução. MCP foca na padronização da comunicação da IA com ferramentas externas, enquanto o Agente de IA enfatiza a capacidade de ação autônoma da IA. O MCP fornece ao Agente de IA uma forma mais eficiente e segura de acessar recursos externos, e a combinação de ambos permite que a IA saiba como agir e onde agir.
Aplicações de MCP no campo da blockchain
Base MCP: Permite que aplicações de IA interajam com a blockchain Base, os usuários podem implantar contratos ou usar serviços DeFi através de conversas em linguagem natural.
Flock: oferece uma plataforma de treinamento de IA descentralizada, destinada a permitir que tarefas de blockchain impulsionadas por IA sejam executadas localmente, aumentando o controle do usuário.
LYRAOS: Permite que o Agente AI interaja diretamente com a blockchain Solana, executando operações como transações de criptomoedas.
Resumo
Apesar de o MCP fornecer uma solução padronizada para a interação entre a IA e ferramentas externas, os casos de sucesso no campo do Web3 ainda são limitados. Isso pode ser devido a fatores como a integração técnica ainda não estar madura, riscos de segurança e regulamentação, problemas de experiência do usuário e fadiga estética do mercado em relação a projetos de IA.
A combinação de MCP com a blockchain, embora tenha um enorme potencial, enfrenta simultaneamente desafios técnicos e de mercado. No futuro, se for possível aprimorar os mecanismos de segurança, otimizar a experiência do usuário e desenvolver aplicações inovadoras verdadeiramente valiosas, "Web3 + MCP" poderá tornar-se a próxima narrativa mainstream, e não apenas um tópico de especulação.