# AIと外部ツールの橋渡し:MCPテクノロジーの台頭と暗号通貨分野での応用人工知能の出現は、人間の労働力を解放し、大多数の仕事の基本的なレベルを向上させることを目的としています。しかし、現在の大規模言語モデル(LLM)には依然として限界があり、提案を出すために複数回の対話が必要であり、ユーザーはこれらの提案を自ら実行する必要があります。これは、AIを利用して私たちの仕事を助けるという真のビジョンとはまだ一定のギャップがあります。AIとの対話を通じて、実際にコンピュータを利用してメール返信、報告書作成などのタスクを行い、さらには自動化された暗号資産取引を行えるようになれば、生産力の解放に近づくことができるでしょう。そして、この技術は現在のAI分野のホットトピックである - MCです。## MCPとは何か、どのように機能するかMCP（Model Context Protocol）は、過去のAIモデルが「言う」ことはできても「する」ことができなかった問題を解決するために設計された標準化プロトコルです。これはModel（モデル）、Context（上下文）、Protocol（プロトコル）の3つの部分で構成されており、AIが理解し応答するだけでなく、外部ツールを直接操作してさまざまなタスクを完了できるようにすることを目的としています。MCPの運用には3つの主要なコンポーネントが含まれています：1. MCPホスト（管理者）：MCP全体の運営を管理し、調整する責任があります。2. MCPクライアント（ユーザー端）：ユーザーのニーズを受け取り、AIモデルとコミュニケーションを取ります。3. MCPサーバー（サーバー）：AIが使用できる機能APIの集合を提供します。MCPを通じて、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定の文字を直接動作指令に変換することができ、自動化操作を実現します。## MCPの重要性1. AIと外部ツールの橋渡しをする：MCPはAIがリアルタイムで最新データにアクセスし、使用することを可能にし、もはや事前学習データに制限されることはありません。2. 標準化と汎用性：MCPは異なる開発者に統一された規範を提供し、重複開発を避け、効率を向上させます。3. 受動的な応答から能動的な実行へ：AIはリアルタイムの状況に基づいてどの指示を実行するかを決定し、フィードバックに基づいて次の操作を行います。4. セキュリティと管理：MCPは権限やAPIキー管理などの方法でデータアクセスを制御し、機密情報の安全性を確保します。## MCPとAIエージェントの比較MCPはプロトコルであり、AIエージェントは概念または実行方法です。MCPは異なるAIモデルが外部ツールと通信する方法に焦点を当て、共通の標準の役割を果たします。MCPはAIエージェントがより効果的に機能するのを助け、MCP規格に従うだけでさまざまな外部リソースにアクセスできるようにします。## 暗号資産分野のMCPコンセプトプロジェクト1. Base MCP：Base公式が開発したフレームワークで、AIアプリケーションがBaseブロックチェーンと相互作用することを許可します。2. Flock：分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3エージェントモデルを提供し、AI駆動のブロックチェーンタスクをローカルで実行できるようにします。3. LYRAOS：多AIエージェントオペレーティングシステムで、AIエージェントがSolanaブロックチェーンと直接相互作用することを許可します。## MCP技術の課題と展望MCPはAIと外部ツールの相互作用に標準化されたルールを提供しますが、Web3分野での成功事例は依然として限られています。主な課題は次のとおりです：1. 技術統合はまだ成熟していない2. セキュリティと規制リスク3. ユーザーの習慣と体験の障壁4. 市場のAIプロジェクトに対する美的疲労MCPとブロックチェーンの結合の潜在能力は巨大ですが、同時に技術的なハードルと市場のプレッシャーという二重の課題に直面しています。将来的には、より成熟したセキュリティメカニズムを統合し、より直感的なユーザーエクスペリエンスを構築し、本当に価値のある革新的なアプリケーションを発掘することができれば、「Web3 + MCP」は炒作の限界を突破し、新たな主流の物語になる可能性があります。! [MCP:Crypto+AIの次の引火点? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489)
MCPテクノロジーのブレークスルー:暗号通貨分野におけるAIと外部ツールの間の架け橋となるアプリケーションと課題
AIと外部ツールの橋渡し:MCPテクノロジーの台頭と暗号通貨分野での応用
人工知能の出現は、人間の労働力を解放し、大多数の仕事の基本的なレベルを向上させることを目的としています。しかし、現在の大規模言語モデル(LLM)には依然として限界があり、提案を出すために複数回の対話が必要であり、ユーザーはこれらの提案を自ら実行する必要があります。これは、AIを利用して私たちの仕事を助けるという真のビジョンとはまだ一定のギャップがあります。
AIとの対話を通じて、実際にコンピュータを利用してメール返信、報告書作成などのタスクを行い、さらには自動化された暗号資産取引を行えるようになれば、生産力の解放に近づくことができるでしょう。そして、この技術は現在のAI分野のホットトピックである - MCです。
MCPとは何か、どのように機能するか
MCP（Model Context Protocol）は、過去のAIモデルが「言う」ことはできても「する」ことができなかった問題を解決するために設計された標準化プロトコルです。これはModel（モデル）、Context（上下文）、Protocol（プロトコル）の3つの部分で構成されており、AIが理解し応答するだけでなく、外部ツールを直接操作してさまざまなタスクを完了できるようにすることを目的としています。
MCPの運用には3つの主要なコンポーネントが含まれています：
MCPを通じて、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定の文字を直接動作指令に変換することができ、自動化操作を実現します。
MCPの重要性
AIと外部ツールの橋渡しをする：MCPはAIがリアルタイムで最新データにアクセスし、使用することを可能にし、もはや事前学習データに制限されることはありません。
標準化と汎用性：MCPは異なる開発者に統一された規範を提供し、重複開発を避け、効率を向上させます。
受動的な応答から能動的な実行へ：AIはリアルタイムの状況に基づいてどの指示を実行するかを決定し、フィードバックに基づいて次の操作を行います。
セキュリティと管理：MCPは権限やAPIキー管理などの方法でデータアクセスを制御し、機密情報の安全性を確保します。
MCPとAIエージェントの比較
MCPはプロトコルであり、AIエージェントは概念または実行方法です。MCPは異なるAIモデルが外部ツールと通信する方法に焦点を当て、共通の標準の役割を果たします。MCPはAIエージェントがより効果的に機能するのを助け、MCP規格に従うだけでさまざまな外部リソースにアクセスできるようにします。
暗号資産分野のMCPコンセプトプロジェクト
Base MCP：Base公式が開発したフレームワークで、AIアプリケーションがBaseブロックチェーンと相互作用することを許可します。
Flock：分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3エージェントモデルを提供し、AI駆動のブロックチェーンタスクをローカルで実行できるようにします。
LYRAOS：多AIエージェントオペレーティングシステムで、AIエージェントがSolanaブロックチェーンと直接相互作用することを許可します。
MCP技術の課題と展望
MCPはAIと外部ツールの相互作用に標準化されたルールを提供しますが、Web3分野での成功事例は依然として限られています。主な課題は次のとおりです：
MCPとブロックチェーンの結合の潜在能力は巨大ですが、同時に技術的なハードルと市場のプレッシャーという二重の課題に直面しています。将来的には、より成熟したセキュリティメカニズムを統合し、より直感的なユーザーエクスペリエンスを構築し、本当に価値のある革新的なアプリケーションを発掘することができれば、「Web3 + MCP」は炒作の限界を突破し、新たな主流の物語になる可能性があります。
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