Технологічний прорив MCP: ШІ більше не лише говорить, а й може виконувати дії

2025-08-16 07:34:12

Новий прорив у технологіях штучного інтелекту: MCP надає можливості штучному інтелекту

Розвиток технологій штучного інтелекту постійно звільняє людську працю, підвищуючи нижню межу ефективності роботи. Однак нинішні великі мовні моделі все ще мають обмеження, і для надання ефективних порад їм потрібні багаторазові діалоги, при цьому користувач все ще повинен особисто виконувати ці поради. Це ще не зовсім відповідає справжньому баченню використання ШІ для допомоги в нашій роботі.

Якщо можна буде спілкуватися з AI, фактично використовуючи комп'ютер для відповідей на електронні листи, складання звітів та інших завдань, навіть реалізуючи автоматичну торгівлю, це буде ближче до мети звільнення продуктивності. І ця технологія - це MCP, яка наразі привертає велику увагу в галузі AI.

! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)

Визначення та роль MCP

MCP (Model Context Protocol) є стандартизованим протоколом, призначеним для вирішення проблеми, коли AI моделі можуть тільки "говорити", але не можуть "робити". Він був випущений компанією Anthropic у листопаді 2024 року.

Основні складові MCP включають:

Модель: відноситься до різних великих мовних моделей
Контекст: додаткова інформація або зовнішні інструменти, які надаються моделі
Протокол: універсальний, стандартизований регламент або інтерфейс

Мета MCP полягає в тому, щоб за допомогою уніфікованих стандартів зробити так, щоб ШІ не лише міг вести діалоги, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань.

Традиційні великі мовні моделі, такі як ChatGPT, Grok та інші, можуть лише здійснювати текстовий ввід та вивід. Якщо ви хочете, щоб ШІ виконував реальні дії, такі як читання файлів, надсилання електронних листів, запит до бази даних тощо, зазвичай потрібно, щоб користувач вручну виконував дії відповідно до порад ШІ, а потім передавав результати назад ШІ, і так далі.

Поява MCP дозволила ШІ безпосередньо зчитувати локальні файли, підключатися до віддалених баз даних і навіть взаємодіяти з певними мережевими службами. Це означає, що ШІ більше не обмежується текстовим виводом, а здатний замінювати людину в виконанні багатьох повторюваних або процедурних завдань.

Механізм роботи MCP

Операції MCP включають кілька ключових компонентів:

MCP Host (адміністратор): відповідає за управління та координацію роботи всього MCP. Наприклад, Claude Desktop є одним із Host, який може допомогти ШІ отримати доступ до локальних даних або інструментів.
MCP Client (клієнт): отримує запити користувача та спілкується з AI моделлю. Поширені приклади включають інтегровані з MCP інтерфейси чату або інтегровані середовища розробки (як-от Goose, Cursor, Claude Chatbot).
MCP Server (сервер): може розглядатися як набір анотованих API, що надає функції, доступні для AI. Наприклад, читання бази даних, відправка електронної пошти, управління файлами, виклик зовнішніх сервісів тощо.

Завдяки MCP, AI не тільки може зрозуміти людську мову, але й безпосередньо перетворювати конкретні слова на команди дій, що дозволяє виконувати автоматизовані операції. Наприклад, AI може допомогти у складанні звітів з продажу, надсиланні електронних листів клієнтам, або навіть безпосередньо в Blender здійснювати 3D моделювання за допомогою команд.

Важливість MCP

З'єднати AI з зовнішніми інструментами

MCP подолав обмеження несвоєчасного оновлення даних великих мовних моделей. Він дозволяє ШІ в реальному часі отримувати та обробляти актуальну інформацію, що значно підвищує практичність та точність застосувань ШІ.

Стандартизація та універсальність

MCP забезпечує єдиний стандарт для взаємодії між ШІ та зовнішніми інструментами, подібно до того, як USB-C інтерфейс діє в сфері апаратного забезпечення. Ця стандартизація запобігає повторній розробці, підвищуючи ефективність та сумісність.

Від пасивного реагування до активного виконання

Традиційні інструменти ШІ можуть лише відповідати на запитання, тоді як MCP дозволяє ШІ активно виконувати команди відповідно до реальних умов та коригувати подальші дії на основі отриманих результатів. Це значно підвищує практичність ШІ.
Безпека та контроль

MCP контролює доступ до даних за допомогою управління правами та API ключами, забезпечуючи, щоб чутлива інформація не потрапила в чужі руки, одночасно гарантуючи безпеку операцій ШІ.

Порівняння MCP та AI Agent

AI Агент - це AI система, яка може автоматизувати виконання певних завдань, не лише спілкуючись з людьми, а й активно виконуючи дії, викликаючи інструменти або API для виконання ряду кроків на основі контексту.

Основна відмінність між MCP та AI Agent:

MCP є протоколом, тоді як AI Agent є концепцією або методом виконання.
MCP зосереджується на встановленні загальних стандартів для спілкування AI моделей з зовнішніми інструментами.
AI Agent підкреслює активні дії та здатність інструментів виконувати завдання AI.

MCP може допомогти AI Agent працювати більш ефективно, надаючи єдиний стандарт інтерфейсу інструментів, спрощуючи процеси розробки та обслуговування.

Концепція проекту MCP у криптовалютному світі

Базовий MCP

Фреймворк, розроблений офіційно Base, дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном Base. Користувачі можуть виконувати розгортання контрактів та операції з позиками за допомогою Morpho через спілкування природною мовою.

Стадо

Децентралізована платформа для навчання ШІ, яка надає моделі агента Web3, дозволяючи виконувати завдання блокчейну на базі штучного інтелекту локально, що надає користувачам більше контролю.

ЛІРАО

LYRA MCP-OS є багатопрофільною операційною системою AI Agent, яка дозволяє AI Agent безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana, виконуючи криптовалютні транзакції та інші операції. Цей проект досліджує, як використовувати MCP-OS для створення AI-орієнтованих децентралізованих автономних організацій для інвестування в криптовалюту.

Майбутнє наративів штучного інтелекту

Хоча MCP надає стандартизовані правила для взаємодії AI з зовнішніми інструментами, успішні кейси в сфері Web 3 все ще обмежені. Це може бути з таких причин:

Технічна інтеграція ще не є зрілою: у екосистемі Web 3 значні відмінності між різними ланцюгами та DApp, їх об'єднання в MCP Server потребує значних розробницьких ресурсів.
Безпека та регуляторні ризики: пряме управління контрактами та обробка фінансових транзакцій за допомогою штучного інтелекту вимагають вдосконалення управління приватними ключами та механізмів контролю доступу.
Звички та досвід користувачів: більшість користувачів все ще сумніваються щодо управління гаманцем за допомогою ШІ або інвестиційних рішень, і поріг входження в блокчейн залишається високим.
Коливання ринкових настроїв: раніше піднятий ажіотаж навколо AI Agent у криптосвіті стикається з охолодженням, інвестори зменшили свій ентузіазм щодо чисто концептуальних проєктів.

MCP можна вважати суперпосиленою версією AI Agent, але ринок вже пережив божевілля крипто-AI, інвестори та користувачі більше зосереджені на реальній прикладній цінності. У майбутньому поєднання MCP і блокчейну все ще має потенціал, але потрібно подолати подвійний виклик технічного порогу і тиску ринку. Лише шляхом інтеграції більш зрілих механізмів безпеки, створення більш інтуїтивно зрозумілого користувацького досвіду та виявлення дійсно цінних інноваційних додатків "Web 3 + MCP" можуть перевершити спекулятивні теми та стати новим основним наративом.

AGENT4.66%

Переглянути оригінал

Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.

10 лайків