Міст між ШІ та зовнішніми інструментами: зростання технології MCP та її застосування в сфері криптоактивів

Поява штучного інтелекту покликана звільнити людську працю, підвищити базовий рівень більшості робіт. Однак на даний момент великі мовні моделі (LLM) все ще мають обмеження, і для надання рекомендацій необхідно кілька раундів діалогу, а користувачі все ще повинні особисто виконувати ці рекомендації. Це має певний розрив з справжнім баченням використання ШІ для допомоги в роботі.

Якщо буде можливість спілкуватися з AI, фактично використовуючи комп'ютер для відповіді на електронні листи, складання звітів та інших завдань, навіть автоматизації шифрування криптоактивів, це наблизить нас до бачення звільнення продуктивності. А ця технологія є гарячою темою в сучасній сфері AI - MC.

Визначення та принцип роботи MCP

MCP (Модельний Контекст Протокол) є стандартизованим протоколом, що має на меті вирішення проблеми, коли минулі AI моделі могли лише "говорити", але не могли "діяти". Він складається з трьох частин: Модель (модель), Контекст (контекст) та Протокол (протокол), і його мета полягає в тому, щоб через уніфіковані норми AI не лише міг розуміти та реагувати, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різноманітних завдань.

Функціонування MCP включає три основні компоненти:

1. MCP Host (адміністратор): відповідає за управління та координацію роботи всього MCP.
2. MCP Client (користувацький інтерфейс): отримує вимоги користувача та спілкується з AI моделлю.
3. MCP Server (сервер): надає набір функціональних API, які може використовувати AI.

За допомогою MCP AI не лише розуміє людську мову, але й може безпосередньо перетворювати певні слова на команди дій, що дозволяє здійснювати автоматизовані операції.

Важливість MCP

1. Переломити міст між AI та зовнішніми інструментами: MCP дозволяє AI отримувати доступ до останніх даних в реальному часі та використовувати їх, більше не обмежуючись попередньо навченими даними.

2. Стандартизація та універсальність: MCP надає різним розробникам єдині стандарти, уникаючи повторної розробки та підвищуючи ефективність.

3. Від пасивної реакції до активного виконання: ШІ може вирішувати, які команди виконувати, на основі реальних обставин, і здійснювати наступні дії відповідно до зворотного зв'язку.

4. Безпека та контроль: MCP контролює доступ до даних за допомогою управління правами доступу та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.

Порівняння MCP та AI Agent

MCP є протоколом, а AI Agent — концепцією чи методом виконання. MCP зосереджується на тому, як різні AI моделі можуть спілкуватися з зовнішніми інструментами, виконуючи роль загального стандарту. MCP може допомогти AI Agent працювати ефективніше, дозволяючи йому отримувати доступ до різних зовнішніх ресурсів, дотримуючись лише специфікацій MCP.

Концепція проекту MCP у сфері криптоактивів

1. Base MCP: Фреймворк, розроблений офіційно Base, що дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном Base.

2. Flock: децентралізована платформа для навчання ШІ, що надає агентні моделі Web3, дозволяючи завданням на основі ШІ виконуватись локально.

3. LYRAOS: багатоагентна операційна система AI, що дозволяє AI агентам безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana.

Виклики та перспективи технології MCP

Хоча MCP забезпечує стандартизовані правила для взаємодії AI з зовнішніми інструментами, успішних випадків у сфері Web3 все ще обмаль. Основні виклики включають:

1. Технологічна інтеграція ще не стала зрілою
2. Ризики безпеки та регулювання
3. Перешкоди у звичках та досвіді користувачів
4. Втома ринку від естетики AI проектів

Потенціал поєднання MCP з блокчейном є величезним, але водночас існують подвійні виклики у вигляді технічних бар'єрів і ринкового тиску. У майбутньому, якщо вдасться інтегрувати більш зрілі механізми безпеки, створити більш інтуїтивний користувацький досвід і виявити справді цінні інноваційні застосування, "Web3 + MCP" матиме можливість подолати обмеження спекулятивних тем і стати новим основним наративом.