Jembatan AI dan Alat Eksternal: Analisis Teknologi MCP

Makna kecerdasan buatan adalah untuk membebaskan tenaga kerja manusia dan meningkatkan efisiensi kerja. Namun, saat ini model bahasa besar masih memiliki keterbatasan, yang membutuhkan dialog berulang untuk memberikan saran, dan pengguna masih harus melaksanakan saran tersebut sendiri. Ini masih memiliki jarak tertentu dari visi sebenarnya untuk memanfaatkan AI dalam membantu pekerjaan.

Jika dapat berkomunikasi dengan AI, memanfaatkan komputer untuk membalas email, menyusun laporan, dan bahkan melakukan perdagangan otomatis, ini akan lebih dekat dengan tujuan membebaskan produktivitas. Dan teknologi ini adalah topik hangat saat ini di bidang AI - MC.

Apa itu MCP?

MCP (Model Context Protocol) adalah seperangkat protokol standar yang dirilis pada November 2024, yang bertujuan untuk mengatasi masalah di mana model AI hanya dapat "berbicara" tetapi tidak dapat "melakukan". Nama MCP dapat diuraikan menjadi:

• Model: merujuk pada berbagai model bahasa besar AI
• Konteks: Data tambahan atau alat eksternal yang diberikan kepada model
• Protokol: spesifikasi atau antarmuka yang umum dan terstandardisasi

Singkatnya, MCP melalui standar yang seragam memungkinkan AI tidak hanya berkomunikasi, tetapi juga secara langsung mengendalikan alat eksternal untuk menyelesaikan berbagai tugas.

Model bahasa besar tradisional seperti ChatGPT, Grok, dan lainnya, hanya dapat melakukan interaksi "input teks, output teks". Untuk memungkinkan AI melakukan operasi nyata, seperti membaca file, mengirim email, atau mengquery database, pengguna biasanya perlu melakukan operasi secara manual berdasarkan saran AI, lalu mengembalikan hasilnya kepada AI, dan siklus ini berlanjut.

Munculnya MCP memungkinkan AI untuk membaca file lokal secara langsung, menghubungkan basis data jarak jauh, bahkan mengoperasikan layanan jaringan tertentu. Ini berarti AI tidak lagi terbatas pada keluaran teks, tetapi mampu menggantikan manusia dalam menyelesaikan banyak pekerjaan yang berulang atau berproses.

Cara Kerja MCP

Operasi MCP melibatkan beberapa komponen kunci berikut:

1. MCP Host (administrator): bertanggung jawab untuk mengelola dan mengoordinasikan operasi seluruh MCP. Misalnya, Claude Desktop adalah salah satu Host yang dapat membantu AI mengakses data atau alat lokal.

2. MCP Client (pengguna): Menerima kebutuhan pengguna dan berkomunikasi dengan model AI. Contoh umum termasuk antarmuka chat atau IDE yang terintegrasi dengan MCP.

3. MCP Server (Server): Dapat dianggap sebagai sekumpulan API beranotasi yang menyediakan fungsi yang dapat digunakan oleh AI, seperti membaca basis data, mengirim email, mengelola file, memanggil layanan eksternal, dll.

Dengan MCP, AI tidak hanya dapat memahami bahasa manusia, tetapi juga dapat mengubah teks tertentu secara langsung menjadi instruksi aksi, sehingga menyelesaikan operasi otomatis. Misalnya, mengatur laporan penjualan, mengirim email kepada pelanggan, bahkan melakukan operasi dalam perangkat lunak pemodelan 3D.

Pentingnya MCP

1. Membangun jembatan antara AI dan alat eksternal

   Keterbatasan model bahasa besar terletak pada data yang telah dilatih sebelumnya dan tidak diperbarui secara real-time. MCP memungkinkan AI untuk mengakses dan mengoperasikan sumber daya eksternal secara real-time, yang sangat memperluas batas kemampuan AI.

2. Standarisasi dan Universalitas

MCP menyediakan standar terpadu untuk interaksi AI dengan alat eksternal, mirip dengan fungsi konektor USB-C. Ini menghindari masalah pengembangan ulang dan meningkatkan efisiensi pengembangan.

3. Dari tanggapan pasif menjadi pelaksanaan aktif

   Alat AI tradisional hanya dapat menjawab pertanyaan, sementara MCP memungkinkan AI untuk menentukan instruksi apa yang harus dijalankan berdasarkan situasi nyata dan menyesuaikan tindakan selanjutnya berdasarkan hasil umpan balik.

4. Keamanan dan Kontrol

   MCP tidak mengharuskan untuk mentransfer semua data ke model AI, dapat mengontrol akses data melalui manajemen izin dan kunci API, memastikan informasi sensitif aman.

Perbandingan MCP dan AI Agent

AI Agent biasanya merujuk pada sistem AI yang dapat mengotomatiskan pemrosesan tugas tertentu, tidak hanya dapat berinteraksi dalam percakapan, tetapi juga dapat secara proaktif mengambil tindakan, memanggil alat atau API untuk menyelesaikan serangkaian langkah.

Perbedaan utama antara MCP dan AI Agent:

• MCP adalah sebuah protokol, sedangkan AI Agent adalah sebuah konsep atau metode pelaksanaan.
• MCP fokus pada bagaimana berbagai model AI berkomunikasi dengan alat eksternal, memainkan peran sebagai standar umum.
• AI Agent menekankan bahwa AI memiliki kemampuan untuk bertindak secara proaktif dan menjalankan alat.

MCP dapat membantu AI Agent beroperasi lebih efektif, sehingga hanya perlu mengikuti spesifikasi MCP untuk mengakses berbagai sumber daya eksternal, tanpa perlu menulis aturan API secara terpisah untuk setiap alat atau platform.

Proyek Konsep MCP di Bidang Cryptocurrency

1. Dasar MCP

Kerangka yang dikembangkan oleh Base resmi, memungkinkan aplikasi AI berinteraksi dengan blockchain Base. Pengguna dapat menerapkan kontrak atau menggunakan layanan DeFi melalui percakapan bahasa alami.

2. Flock

Platform pelatihan AI terdesentralisasi, menyediakan model agen Web3, memungkinkan tugas blockchain yang didorong AI dijalankan secara lokal, memberikan lebih banyak kendali kepada pengguna.

3. LYRAOS

Sistem operasi Multi-AI Agent, memungkinkan AI Agent untuk berinteraksi langsung dengan blockchain Solana, melakukan transaksi cryptocurrency dan operasi lainnya. Sedang menjajaki penggunaan MCP-OS untuk membangun organisasi otonom terdesentralisasi yang didorong oleh AI.

Penutup: Bab Baru Narasi AI

Meskipun MCP menyediakan aturan standar untuk interaksi antara AI dan alat eksternal, kasus keberhasilan di bidang Web3 masih terbatas. Ini mungkin disebabkan oleh beberapa alasan berikut:

1. Integrasi teknologi belum matang: Perbedaan antara berbagai rantai dan DApp dalam ekosistem Web3 cukup besar, mengemas semuanya menjadi MCP Server memerlukan banyak sumber daya pengembangan.

2. Risiko Keamanan dan Regulasi: Mengizinkan AI untuk langsung mengoperasikan kontrak dan menangani transaksi dana memerlukan pengelolaan kunci privat dan mekanisme kontrol akses yang baik.

3. Pengalaman dan Kebiasaan Pengguna: Sebagian besar pengguna masih meragukan pengelolaan dompet AI atau pengambilan keputusan investasi, ditambah dengan tingginya hambatan dalam operasi blockchain, yang mungkin mempengaruhi tingkat adopsi.

4. Sentimen Pasar: Sebelumnya, gelombang yang ditimbulkan oleh AI Agent di pasar cryptocurrency sedang mengalami pendinginan, dan investor menjadi lebih berhati-hati terhadap proyek-proyek yang hanya bersifat konseptual.

Kombinasi MCP dan blockchain memang memiliki potensi, tetapi juga menghadapi tantangan ganda dari sisi teknologi dan pasar. Jika di masa depan dapat mengintegrasikan mekanisme keamanan yang lebih matang, menyediakan pengalaman pengguna yang lebih intuitif, dan mengembangkan aplikasi inovatif yang benar-benar bernilai, "Web3 + MCP" mungkin bisa melampaui spekulasi dan menjadi aktor utama dalam putaran inovasi teknologi berikutnya.