Поява штучного інтелекту відкриває можливості для звільнення людської праці та підвищує базовий рівень більшості професій. Однак наразі великі мовні моделі (LLM) все ще мають обмеження, їм потрібні багаторазові діалоги для надання рекомендацій, і користувачам все ще потрібно самостійно виконувати ці рекомендації. Це все ще віддалено від ідеалу справжнього використання AI для допомоги в нашій роботі.
Якщо ми зможемо за допомогою спілкування з ШІ фактично використовувати комп'ютер для відповідей на електронні листи, складання звітів та інших завдань, навіть автоматизації торгівлі, це наблизить нас до візії звільнення продуктивності. І ця технологія є нині популярною темою в області ШІ - MCP.
! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Визначення та функції MCP
MCP (Model Context Protocol) є стандартизованим протоколом, призначеним для вирішення проблеми, коли минулі AI моделі могли лише "говорити", але не могли "робити". Він складається з трьох частин:
Модель: це різні великі мовні моделі ШІ
Контекст: додаткова інформація або зовнішні інструменти, що представляють модель
Протокол: загальний, стандартизований норматив або інтерфейс
Ядром MCP є те, що AI може не лише розуміти та генерувати текст, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань. Це в різкому контрасті з традиційними LLM (такими як ChatGPT, Grok тощо), які обмежуються лише текстовим введенням та виведенням.
Механізм роботи MC
Модель MC включає три основні компоненти:
MCP Host (адміністратор): відповідає за загальну координацію та управління роботою MCP.
MCP Client (клієнт користувача): приймає вимоги користувача та спілкується з AI моделлю.
MCP Server (сервер): надає ряд анотаційних API, які використовуються ШІ для різних функцій.
За допомогою MCP штучний інтелект може безпосередньо перетворювати конкретні тексти на команди дій, реалізуючи автоматизовані операції. Це дозволяє штучному інтелекту виконувати такі завдання, як організація звітів з продажу, надсилання електронних листів клієнтам, а також виконання дій у програмному забезпеченні для 3D-моделювання.
Важливість MCP
Побудова моста між ШІ та зовнішніми інструментами: MCP дозволяє ШІ в реальному часі отримувати доступ і працювати з найновішими даними, усуваючи недоліки традиційних LLM, які обмежені попередньо навченими даними.
Стандартизація та універсальність: MCP надає різним розробникам єдині норми, зменшуючи проблеми з повторною розробкою та підвищуючи ефективність.
Від пасивної реакції до активного виконання: ШІ може вирішувати, які команди виконувати, виходячи з реальної ситуації, і в залежності від зворотного зв'язку здійснювати наступні дії, що значно підвищує його практичність.
Безпека та контроль: MCP контролює доступ до даних через управління правами доступу та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.
Порівняння MCP та AI Agent
MCP є протоколом, тоді як AI Agent є концепцією або способом виконання. MCP зосереджений на стандартизації зв'язку між AI та зовнішніми інструментами, в той час як AI Agent підкреслює здатність AI до автономних дій. MCP надає AI Agent більш ефективний і безпечний спосіб доступу до зовнішніх ресурсів, а їх поєднання дозволяє AI знати, як діяти, а також де діяти.
Застосування MCP у сфері блокчейну
Базовий MCP: дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном Base, користувачі можуть за допомогою природної мовної розмови розгортати контракти або використовувати DeFi-сервіси.
Flock: пропонує децентралізовану платформу для навчання ШІ, що має на меті забезпечити виконання завдань на основі блокчейн з використанням ШІ на місцевому рівні, підвищуючи контроль користувачів.
LYRAOS: дозволяє AI Agent безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana, виконуючи криптовалютні транзакції та інші операції.
Підсумок
Незважаючи на те, що MCP пропонує стандартизоване рішення для взаємодії AI з зовнішніми інструментами, успішних випадків у сфері Web3 все ще небагато. Це може бути спричинено тим, що технологічна інтеграція ще не досягла зрілості, ризиками безпеки та регулювання, проблемами з користувацьким досвідом та втомою ринку від AI проектів.
Хоча поєднання MCP з блокчейном має величезний потенціал, воно водночас стикається з подвійними викликами: технічними та ринковими. У майбутньому, якщо вдасться вдосконалити механізми безпеки, оптимізувати користувацький досвід і розробити дійсно цінні інноваційні застосунки, "Web3 + MCP" може стати наступним основним наративом, а не лише темою для спекуляцій.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
13 лайків
Нагородити
13
3
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
Lonely_Validator
· 11год тому
Це значно краще, ніж коли людина переносить цеглу.
MCP: Ключова технологія AI від "сказати" до "зробити" Відкриття нової ери продуктивності
ШІ та MCP: нова глава в звільненні продуктивності
Поява штучного інтелекту відкриває можливості для звільнення людської праці та підвищує базовий рівень більшості професій. Однак наразі великі мовні моделі (LLM) все ще мають обмеження, їм потрібні багаторазові діалоги для надання рекомендацій, і користувачам все ще потрібно самостійно виконувати ці рекомендації. Це все ще віддалено від ідеалу справжнього використання AI для допомоги в нашій роботі.
Якщо ми зможемо за допомогою спілкування з ШІ фактично використовувати комп'ютер для відповідей на електронні листи, складання звітів та інших завдань, навіть автоматизації торгівлі, це наблизить нас до візії звільнення продуктивності. І ця технологія є нині популярною темою в області ШІ - MCP.
! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Визначення та функції MCP
MCP (Model Context Protocol) є стандартизованим протоколом, призначеним для вирішення проблеми, коли минулі AI моделі могли лише "говорити", але не могли "робити". Він складається з трьох частин:
Ядром MCP є те, що AI може не лише розуміти та генерувати текст, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань. Це в різкому контрасті з традиційними LLM (такими як ChatGPT, Grok тощо), які обмежуються лише текстовим введенням та виведенням.
Механізм роботи MC
Модель MC включає три основні компоненти:
За допомогою MCP штучний інтелект може безпосередньо перетворювати конкретні тексти на команди дій, реалізуючи автоматизовані операції. Це дозволяє штучному інтелекту виконувати такі завдання, як організація звітів з продажу, надсилання електронних листів клієнтам, а також виконання дій у програмному забезпеченні для 3D-моделювання.
Важливість MCP
Побудова моста між ШІ та зовнішніми інструментами: MCP дозволяє ШІ в реальному часі отримувати доступ і працювати з найновішими даними, усуваючи недоліки традиційних LLM, які обмежені попередньо навченими даними.
Стандартизація та універсальність: MCP надає різним розробникам єдині норми, зменшуючи проблеми з повторною розробкою та підвищуючи ефективність.
Від пасивної реакції до активного виконання: ШІ може вирішувати, які команди виконувати, виходячи з реальної ситуації, і в залежності від зворотного зв'язку здійснювати наступні дії, що значно підвищує його практичність.
Безпека та контроль: MCP контролює доступ до даних через управління правами доступу та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.
Порівняння MCP та AI Agent
MCP є протоколом, тоді як AI Agent є концепцією або способом виконання. MCP зосереджений на стандартизації зв'язку між AI та зовнішніми інструментами, в той час як AI Agent підкреслює здатність AI до автономних дій. MCP надає AI Agent більш ефективний і безпечний спосіб доступу до зовнішніх ресурсів, а їх поєднання дозволяє AI знати, як діяти, а також де діяти.
Застосування MCP у сфері блокчейну
Базовий MCP: дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном Base, користувачі можуть за допомогою природної мовної розмови розгортати контракти або використовувати DeFi-сервіси.
Flock: пропонує децентралізовану платформу для навчання ШІ, що має на меті забезпечити виконання завдань на основі блокчейн з використанням ШІ на місцевому рівні, підвищуючи контроль користувачів.
LYRAOS: дозволяє AI Agent безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana, виконуючи криптовалютні транзакції та інші операції.
Підсумок
Незважаючи на те, що MCP пропонує стандартизоване рішення для взаємодії AI з зовнішніми інструментами, успішних випадків у сфері Web3 все ще небагато. Це може бути спричинено тим, що технологічна інтеграція ще не досягла зрілості, ризиками безпеки та регулювання, проблемами з користувацьким досвідом та втомою ринку від AI проектів.
Хоча поєднання MCP з блокчейном має величезний потенціал, воно водночас стикається з подвійними викликами: технічними та ринковими. У майбутньому, якщо вдасться вдосконалити механізми безпеки, оптимізувати користувацький досвід і розробити дійсно цінні інноваційні застосунки, "Web3 + MCP" може стати наступним основним наративом, а не лише темою для спекуляцій.