Новая эра взаимодействия ИИ с внешними инструментами: возникновение протокола MC
Появление искусственного интеллекта принесло человечеству надежду на освобождение рабочей силы и повышение эффективности труда. Однако в настоящее время крупные языковые модели (LLM) все еще имеют ограничения и не могут напрямую выполнять конкретные задачи. Эти ограничения значительно снижают эффективность взаимодействия между ИИ и человеком.
Чтобы восполнить этот разрыв, MCP(Model Context Protocol) был разработан. Это стандартизированный Протокол, выпущенный компанией Anthropic в ноябре 2024 года, который направлен на решение проблемы, что AI модели могут только "говорить", но не "делать".
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Основные концепции MC
MCP — это сокращение от модели Model(, контекста Context) и протокола Protocol(. Оно позволяет ИИ не только понимать и генерировать текст, но и напрямую управлять внешними инструментами для выполнения различных задач благодаря унифицированным стандартам. Эта революционная технология расширяет возможности ИИ от простого текстового взаимодействия до фактического выполнения операций.
Механизм работы MCP
Работа MCP включает три основных компонента:
MCP Host: отвечает за управление и координацию общей работы MCP.
MCP Client：Получает запросы пользователей и общается с AI-моделью.
MCP Server: Предоставляет набор функций, доступных для вызова ИИ.
С помощью этой архитектуры ИИ может понимать человеческий язык и преобразовывать его в конкретные операционные команды, тем самым достигая автоматизации выполнения задач.
Важность MC
Построение моста между ИИ и внешними инструментами: MCP позволяет ИИ в реальном времени получать и обрабатывать актуальную информацию, преодолевая ограничения традиционных LLM, которые зависят только от предобученных данных.
Стандартизация и универсальность: MCP предоставляет единый стандарт для взаимодействия ИИ с внешними инструментами, что снижает проблему дублирующей разработки.
От пассивного реагирования к активному выполнению: MCP предоставляет ИИ возможность выполнять команды в зависимости от реальной ситуации, что значительно повышает практичность ИИ.
Безопасность и контроль: MCP обеспечивает безопасность конфиденциальной информации с помощью механизмов управления доступом и API-ключей.
Сравнение MCP и AI Agent
MCP является стандартом протокола, а AI Agent — концепцией или методом выполнения. MCP предоставляет AI Agent более эффективную рабочую среду, позволяя ему легче взаимодействовать с различными внешними инструментами и платформами.
Применение MCP в области криптовалют
Базовый MC: позволяет AI-приложениям взаимодействовать с базовой блокчейн, реализовывать развертывание смарт-контрактов и операции DeFi.
Flock: предоставляет децентрализованную платформу для обучения ИИ, стремясь выполнять задачи на блокчейне с помощью ИИ на локальном уровне.
LYRAOS: Позволяет AI Agent напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana, выполнять операции с криптовалютой и т.д.
Заключение
Несмотря на то, что MCP предоставляет стандартизированное решение для взаимодействия ИИ с внешними инструментами, применение в области криптовалют все еще сталкивается с многочисленными вызовами. Эти вызовы включают сложность интеграции технологий, риски безопасности и регулирования, проблемы пользовательского опыта и усталость рынка от проектов ИИ.
Будущее развития технологии MCP будет зависеть от того, сможет ли она преодолеть эти вызовы и предложить действительно инновационные и практичные приложения. Только решив эти проблемы, MCP сможет реализовать свой потенциал в области криптовалют и Web3, став важной силой, способствующей развитию отрасли.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
MC Протокол: Создание нового века взаимодействия AI с внешними инструментами
Новая эра взаимодействия ИИ с внешними инструментами: возникновение протокола MC
Появление искусственного интеллекта принесло человечеству надежду на освобождение рабочей силы и повышение эффективности труда. Однако в настоящее время крупные языковые модели (LLM) все еще имеют ограничения и не могут напрямую выполнять конкретные задачи. Эти ограничения значительно снижают эффективность взаимодействия между ИИ и человеком.
Чтобы восполнить этот разрыв, MCP(Model Context Protocol) был разработан. Это стандартизированный Протокол, выпущенный компанией Anthropic в ноябре 2024 года, который направлен на решение проблемы, что AI модели могут только "говорить", но не "делать".
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Основные концепции MC
MCP — это сокращение от модели Model(, контекста Context) и протокола Protocol(. Оно позволяет ИИ не только понимать и генерировать текст, но и напрямую управлять внешними инструментами для выполнения различных задач благодаря унифицированным стандартам. Эта революционная технология расширяет возможности ИИ от простого текстового взаимодействия до фактического выполнения операций.
Механизм работы MCP
Работа MCP включает три основных компонента:
С помощью этой архитектуры ИИ может понимать человеческий язык и преобразовывать его в конкретные операционные команды, тем самым достигая автоматизации выполнения задач.
Важность MC
Построение моста между ИИ и внешними инструментами: MCP позволяет ИИ в реальном времени получать и обрабатывать актуальную информацию, преодолевая ограничения традиционных LLM, которые зависят только от предобученных данных.
Стандартизация и универсальность: MCP предоставляет единый стандарт для взаимодействия ИИ с внешними инструментами, что снижает проблему дублирующей разработки.
От пассивного реагирования к активному выполнению: MCP предоставляет ИИ возможность выполнять команды в зависимости от реальной ситуации, что значительно повышает практичность ИИ.
Безопасность и контроль: MCP обеспечивает безопасность конфиденциальной информации с помощью механизмов управления доступом и API-ключей.
Сравнение MCP и AI Agent
MCP является стандартом протокола, а AI Agent — концепцией или методом выполнения. MCP предоставляет AI Agent более эффективную рабочую среду, позволяя ему легче взаимодействовать с различными внешними инструментами и платформами.
Применение MCP в области криптовалют
Базовый MC: позволяет AI-приложениям взаимодействовать с базовой блокчейн, реализовывать развертывание смарт-контрактов и операции DeFi.
Flock: предоставляет децентрализованную платформу для обучения ИИ, стремясь выполнять задачи на блокчейне с помощью ИИ на локальном уровне.
LYRAOS: Позволяет AI Agent напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana, выполнять операции с криптовалютой и т.д.
Заключение
Несмотря на то, что MCP предоставляет стандартизированное решение для взаимодействия ИИ с внешними инструментами, применение в области криптовалют все еще сталкивается с многочисленными вызовами. Эти вызовы включают сложность интеграции технологий, риски безопасности и регулирования, проблемы пользовательского опыта и усталость рынка от проектов ИИ.
Будущее развития технологии MCP будет зависеть от того, сможет ли она преодолеть эти вызовы и предложить действительно инновационные и практичные приложения. Только решив эти проблемы, MCP сможет реализовать свой потенциал в области криптовалют и Web3, став важной силой, способствующей развитию отрасли.