- Тема
18k Популярність
5k Популярність
5k Популярність
13k Популярність
16k Популярність
31k Популярність
31k Популярність
3k Популярність
94k Популярність
27k Популярність
- Закріпити
18k Популярність
5k Популярність
5k Популярність
13k Популярність
16k Популярність
31k Популярність
31k Популярність
3k Популярність
94k Популярність
27k Популярність
Технологія MCP: ключовий прорив штучного інтелекту від діалогу до дії
Міст між ШІ та зовнішніми інструментами: дослідження технології MCP
Значення штучного інтелекту полягає в звільненні людської праці та підвищенні ефективності роботи. Однак на даний момент великі мовні моделі все ще мають обмеження, і для надання рекомендацій їм потрібно кілька раундів діалогу, а користувач все ще повинен особисто виконувати ці рекомендації. Це ще не зовсім відповідає справжньому баченням використання ШІ для допомоги в роботі.
Якщо буде можливість спілкуватися з ШІ, фактично використовуючи комп'ютер для відповідей на електронні листи, написання звітів та інші завдання, навіть автоматизації торгівлі, це буде ближче до мети звільнення продуктивності. І ця технологія є актуальною темою в сучасній галузі ШІ - MC.
! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Що таке MCP?
MCP (Model Context Protocol) – це стандартизований протокол, який буде випущено в листопаді 2024 року, і його мета – вирішити проблему, коли AI моделі можуть лише "говорити", але не можуть "діяти". Назва MCP може бути розкладена на:
Коротше кажучи, MCP через єдині норми дозволяє ШІ не лише вести діалоги, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань.
Традиційні великі мовні моделі, такі як ChatGPT, Grok тощо, здатні лише на "введення тексту, виведення тексту". Щоб змусити ШІ виконувати реальні дії, такі як читання файлів, надсилання електронних листів, запит бази даних тощо, зазвичай потрібно, щоб користувач вручну виконував дії за рекомендаціями ШІ, а потім передавав результати назад ШІ, у такий спосіб створюючи повторювальний цикл.
Поява MCP дозволяє ШІ безпосередньо читати локальні файли, підключатися до віддалених баз даних, а також взаємодіяти з певними мережевими службами. Це означає, що ШІ більше не обмежується текстовим виводом, а може замінити людину у виконанні багатьох рутинних або процесуальних завдань.
Як працює MCP
Функціонування MCP включає в себе такі ключові компоненти:
MCP Host (адміністратор): відповідає за управління та координацію роботи всього MCP. Наприклад, Claude Desktop є одним із Host, який може допомогти AI отримувати доступ до локальних даних або інструментів.
MCP Client (клієнт користувача): отримує вимоги користувача та спілкується з AI моделлю. Звичайні приклади включають інтегровані MCP чат-інтерфейси або IDE.
MCP Server (сервер): можна розглядати як набір анотованих API, які надають функції, що можуть використовуватися штучним інтелектом, такі як читання бази даних, надсилання електронних листів, управління файлами, виклик зовнішніх сервісів тощо.
Завдяки MCP, ШІ не лише може розуміти людську мову, але й безпосередньо перетворювати конкретні слова на команди дій, що дозволяє виконувати автоматизовані операції. Наприклад, організація звітів з продажу, надсилання електронних листів клієнтам, навіть виконання дій у програмному забезпеченні для 3D-моделювання.
Важливість MCP
Обмеження великих мовних моделей полягає в тому, що їхні дані проходять попереднє навчання і не оновлюються в реальному часі. MCP дозволяє ШІ в реальному часі отримувати доступ до зовнішніх ресурсів та виконувати з ними операції, що значно розширює межі можливостей ШІ.
MCP забезпечує єдиний стандарт для взаємодії AI з зовнішніми інструментами, подібно до функції роз'єму USB-C. Це запобігає проблемі повторної розробки та підвищує ефективність розробки.
Від пасивної реакції до активного виконання
Традиційні інструменти штучного інтелекту можуть лише відповідати на запитання, тоді як MCP дозволяє штучному інтелекту визначати, які інструкції виконувати на основі реальної ситуації та коригувати подальші дії відповідно до отриманих результатів.
Безпека та контроль
MCP не вимагає передачі всіх даних AI-моделі, доступ до даних можна контролювати за допомогою управління правами доступу та API-ключами, щоб забезпечити безпеку чутливої інформації.
Порівняння MCP та AI Agent
AI-агент зазвичай означає систему штучного інтелекту, здатну автоматизувати виконання певних завдань, яка не тільки може спілкуватися, але й активно вживати заходів, викликати інструменти або API для виконання ряду кроків відповідно до контексту.
Основні відмінності MCP та AI Agent:
MCP може допомогти AI Agent працювати ефективніше, дозволяючи йому отримувати доступ до різних зовнішніх ресурсів, дотримуючись лише специфікацій MCP, без необхідності окремо писати правила API для кожного інструмента чи платформи.
Концепція проекту MCP у сфері криптовалют
Фреймворк, розроблений офіційно Base, дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном Base. Користувачі можуть розгортати контракти або використовувати DeFi-сервіси за допомогою діалогу природною мовою.
Стадо
Децентралізована платформа навчання ШІ, що надає моделі агентів Web3, дозволяючи виконувати завдання на базі блокчейну, керовані ШІ, локально, надаючи користувачам більше контролю.
ЛІРАО
Багатоопераційна система AI Agent, що дозволяє AI Agent напряму взаємодіяти з блокчейном Solana, виконувати криптовалютні транзакції та інші операції. Вивчається можливість створення децентралізованої автономної організації на основі MCP-OS.
Висновок: Нова глава в наративі ШІ
Незважаючи на те, що MCP надає стандартизовані правила для взаємодії ШІ з зовнішніми інструментами, прикладів успіху в сфері Web3 все ще обмаль. Це може бути пов'язано з кількома причинами:
Технологічна інтеграція ще не є зрілою: у екосистемі Web3 різниця між різними ланцюгами та DApp є великою, для їх об'єднання в MCP Server потрібно багато ресурсів для розробки.
Безпека та регуляторні ризики: щоб штучний інтелект міг безпосередньо управляти контрактами та обробляти фінансові транзакції, потрібна вдосконалена система управління приватними ключами та контролю доступу.
Досвід користувачів та звички: більшість користувачів все ще сумніваються в управлінні гаманцем за допомогою ШІ або прийнятті інвестиційних рішень, а також висока складність операцій з блокчейном може вплинути на рівень прийняття.
Ринкова емоція: раніше піднятий бум AI Agent на ринку криптовалют стикається з охолодженням, інвестори стають більш обережними щодо проектів на чистій концепції.
Поєднання MCP з блокчейном дійсно має потенціал, але одночасно стикається з подвійними викликами: технічними та ринковими. Якщо в майбутньому вдасться інтегрувати більш зрілі механізми безпеки, забезпечити більш інтуїтивно зрозумілий користувацький досвід і розробити справді цінні інноваційні додатки, то "Web3 + MCP" може перевершити спекуляції і стати головним героєм наступної хвилі технологічних інновацій.