A nova era da interação entre IA e ferramentas externas: a ascensão do protocolo MCP
A aparição da inteligência artificial trouxe esperança para a libertação da força de trabalho e para a melhoria da eficiência no trabalho. No entanto, os grandes modelos de linguagem (LLM) ainda apresentam limitações e não conseguem executar tarefas específicas diretamente. Essa limitação reduz significativamente a eficiência da interação entre a IA e os humanos.
Para colmatar essa lacuna, o MCP(Model Context Protocol) foi criado. Este é um protocolo padronizado publicado pela Anthropic em novembro de 2024, destinado a resolver o problema de os modelos de IA apenas "falar" e não "fazer".
Conceito Central do MC
MCP é a abreviação de Model( modelo ), Context( contexto ) e Protocol( protocolo ). Através de normas unificadas, permite que a IA não apenas compreenda e gere texto, mas também controle diretamente ferramentas externas para realizar várias tarefas. Esta tecnologia revolucionária expandiu a capacidade da IA de uma simples interação textual para a execução de operações reais.
Mecanismo de funcionamento do MC
A operação do MC envolve três componentes principais:
MCP Host: responsável por gerenciar e coordenar a operação geral do MCP.
Cliente MC: recebe as necessidades dos usuários e comunica-se com o modelo de IA.
Servidor MC: fornece um conjunto de funções que podem ser chamadas pela IA.
Através dessa arquitetura, a IA consegue entender a linguagem humana e transformá-la em instruções de operação concretas, permitindo a execução automatizada de tarefas.
Importância do MC
Estabelecer uma ponte entre a IA e ferramentas externas: o MCP permite que a IA acesse e processe informações atualizadas em tempo real, superando as limitações dos LLM tradicionais que dependem apenas de dados pré-treinados.
Normalização e universalidade: o MCP fornece um padrão unificado para a interação entre a IA e ferramentas externas, reduzindo problemas de desenvolvimento duplicado.
De resposta passiva a execução ativa: O MCP confere à IA a capacidade de executar instruções com base na situação real, aumentando significativamente a utilidade da IA.
Segurança e Controlo: O MCP garante a segurança das informações sensíveis através de mecanismos como gestão de permissões e chaves de API.
Comparação entre MCP e Agente de IA
MCP é um padrão de protocolo, enquanto o Agente de IA é um conceito ou método de execução. O MCP fornece um ambiente de operação mais eficiente para o Agente de IA, permitindo que ele interaja mais facilmente com várias ferramentas e plataformas externas.
Aplicação do MCP no campo das criptomoedas
Base MCP: permite que aplicações de IA interajam com a blockchain Base, possibilitando a implementação de contratos inteligentes e operações DeFi.
Flock: fornece uma plataforma de treinamento de IA descentralizada, dedicada a executar tarefas de blockchain impulsionadas por IA localmente.
LYRAOS: permite que o Agente AI interaja diretamente com a blockchain Solana, realizando transações de criptomoeda e outras operações.
Conclusão
Embora o MCP forneça uma solução padronizada para a interação entre IA e ferramentas externas, a sua aplicação no campo das criptomoedas ainda enfrenta vários desafios. Esses desafios incluem a complexidade da integração tecnológica, riscos de segurança e regulamentação, problemas de experiência do usuário e a fadiga estética do mercado em relação a projetos de IA.
O futuro desenvolvimento da tecnologia MCP dependerá da sua capacidade de superar esses desafios e oferecer aplicações verdadeiramente inovadoras e de valor prático. Apenas resolvendo esses problemas, o MCP poderá desempenhar seu potencial no setor de criptomoedas e Web3, tornando-se uma força importante para o desenvolvimento da indústria.
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MCP protocolo: criar uma nova era de interação entre a IA e ferramentas externas
A nova era da interação entre IA e ferramentas externas: a ascensão do protocolo MCP
A aparição da inteligência artificial trouxe esperança para a libertação da força de trabalho e para a melhoria da eficiência no trabalho. No entanto, os grandes modelos de linguagem (LLM) ainda apresentam limitações e não conseguem executar tarefas específicas diretamente. Essa limitação reduz significativamente a eficiência da interação entre a IA e os humanos.
Para colmatar essa lacuna, o MCP(Model Context Protocol) foi criado. Este é um protocolo padronizado publicado pela Anthropic em novembro de 2024, destinado a resolver o problema de os modelos de IA apenas "falar" e não "fazer".
Conceito Central do MC
MCP é a abreviação de Model( modelo ), Context( contexto ) e Protocol( protocolo ). Através de normas unificadas, permite que a IA não apenas compreenda e gere texto, mas também controle diretamente ferramentas externas para realizar várias tarefas. Esta tecnologia revolucionária expandiu a capacidade da IA de uma simples interação textual para a execução de operações reais.
Mecanismo de funcionamento do MC
A operação do MC envolve três componentes principais:
Através dessa arquitetura, a IA consegue entender a linguagem humana e transformá-la em instruções de operação concretas, permitindo a execução automatizada de tarefas.
Importância do MC
Estabelecer uma ponte entre a IA e ferramentas externas: o MCP permite que a IA acesse e processe informações atualizadas em tempo real, superando as limitações dos LLM tradicionais que dependem apenas de dados pré-treinados.
Normalização e universalidade: o MCP fornece um padrão unificado para a interação entre a IA e ferramentas externas, reduzindo problemas de desenvolvimento duplicado.
De resposta passiva a execução ativa: O MCP confere à IA a capacidade de executar instruções com base na situação real, aumentando significativamente a utilidade da IA.
Segurança e Controlo: O MCP garante a segurança das informações sensíveis através de mecanismos como gestão de permissões e chaves de API.
Comparação entre MCP e Agente de IA
MCP é um padrão de protocolo, enquanto o Agente de IA é um conceito ou método de execução. O MCP fornece um ambiente de operação mais eficiente para o Agente de IA, permitindo que ele interaja mais facilmente com várias ferramentas e plataformas externas.
Aplicação do MCP no campo das criptomoedas
Base MCP: permite que aplicações de IA interajam com a blockchain Base, possibilitando a implementação de contratos inteligentes e operações DeFi.
Flock: fornece uma plataforma de treinamento de IA descentralizada, dedicada a executar tarefas de blockchain impulsionadas por IA localmente.
LYRAOS: permite que o Agente AI interaja diretamente com a blockchain Solana, realizando transações de criptomoeda e outras operações.
Conclusão
Embora o MCP forneça uma solução padronizada para a interação entre IA e ferramentas externas, a sua aplicação no campo das criptomoedas ainda enfrenta vários desafios. Esses desafios incluem a complexidade da integração tecnológica, riscos de segurança e regulamentação, problemas de experiência do usuário e a fadiga estética do mercado em relação a projetos de IA.
O futuro desenvolvimento da tecnologia MCP dependerá da sua capacidade de superar esses desafios e oferecer aplicações verdadeiramente inovadoras e de valor prático. Apenas resolvendo esses problemas, o MCP poderá desempenhar seu potencial no setor de criptomoedas e Web3, tornando-se uma força importante para o desenvolvimento da indústria.