Злиття технологій ШІ та MC: новий тренд звільнення продуктивності
Поява штучного інтелекту має на меті звільнити людську робочу силу та підвищити ефективність роботи. Проте наразі великі мовні моделі все ще мають обмеження, і для отримання рекомендацій потрібно вести багаторазову розмову, а користувачам все ще необхідно виконувати дії самостійно. Це ще не зовсім відповідає справжньому використанню ШІ для допомоги в нашій праці.
Якщо буде можливість спілкуватися з AI, фактично використовуючи комп'ютер для відповідей на електронні листи, написання звітів та інших функцій, навіть автоматичної торгівлі, це наблизить нас до візії звільнення продуктивності. І ця технологія є нинішньою гарячою темою в галузі AI - MC.
! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Визначення та механізм роботи MCP
MCP (Model Context Protocol) є стандартизованим протоколом, що має на меті вирішення проблеми, коли AI-модель може лише "говорити", але не може "діяти". Він складається з трьох частин: моделі (Model), контексту (Context) та протоколу (Protocol), що через єдині норми дозволяє AI не лише вести діалог, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань.
Функціонування MCP включає три основні компоненти:
MCP Host (адміністратор): відповідає за управління та координацію роботи всього MCP.
MCP Client (клієнт користувача): отримує вимоги користувача та спілкується з AI моделлю.
MCP Server (сервер): надає набір функціональних API, доступних для використання AI.
З MCP штучний інтелект може не тільки розуміти людську мову, але й безпосередньо перетворювати певні символи на команди дій, реалізуючи автоматизовані операції.
Важливість MCP
Підключення AI до зовнішніх інструментів: MCP дозволяє AI отримувати доступ до реальних даних та виконувати практичні операції, долаючи обмеження традиційних мовних моделей.
Стандартизація та універсальність: MCP надає єдині стандарти розробки для різних виробників, уникаючи повторної розробки та підвищуючи ефективність.
Від пасивної реакції до активного виконання: ШІ може визначати, які команди виконувати, залежно від обставин, і коригувати свої дії на основі зворотного зв'язку.
Безпека та контроль: MCP контролює доступ до даних за допомогою управління правами доступу та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.
Порівняння MCP та AI Agent
AI Agent — це AI-система, яка може автоматично виконувати певні завдання, тоді як MCP — це протокол. MCP надає AI Agent стандартизовані інтерфейси інструментів, що дозволяє йому більш ефективно працювати. AI Agent зосереджується на прийнятті рішень та логіці, тоді як MCP вирішує проблеми інтерфейсів інструментів та стандартних форматів. Поєднання обох дозволяє AI знати, як діяти, а також знати, де діяти.
Застосування MCP у сфері блокчейн
Базовий MCP: дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном Base, користувачі можуть за допомогою природної мовної розмови розгортати контракти та використовувати функції DeFi.
Flock: децентралізована платформа навчання ШІ, що надає моделі агентів Web3, які дозволяють виконувати завдання на основі блокчейну, керовані ШІ, локально.
LYRAOS: багатофункціональна операційна система для AI Agent, що дозволяє AI Agent безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana, виконуючи криптовалютні транзакції та інші операції.
Висновок
Хоча MCP забезпечує стандартизовані правила для взаємодії ШІ з зовнішніми інструментами, успішних випадків у сфері Web3 все ще обмаль. Це може бути зумовлено тим, що технологічна інтеграція ще не є зрілою, ризиками безпеки, проблемами з користувацьким досвідом і ринковою втомою від естетики AI проектів.
Хоча поєднання MCP з блокчейном має потенціал, воно стикається з подвійними викликами: технічними та ринковими. Якщо в майбутньому вдасться вирішити проблеми безпеки, покращити користувацький досвід і розробити дійсно цінні інноваційні додатки, то "Web3 + MCP" може стати новою основною наративною лінією. Однак наразі ринок зберігає обережність щодо цього, і потрібен час, щоб спостерігати за його розвитком.
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
Нагородити
10
6
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TokenBeginner'sGuide
· 08-15 01:00
Нагадуємо: дані показують, що 91% AI застосувань мають ризики відповідності, рекомендуємо початківцям почати з базового управління ризиками, не дайте себе збити з пантелику високими показниками автоматизованої торгівлі.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ReverseFOMOguy
· 08-13 06:35
Ого! Це ж справжнє благословення для ледарів!
Переглянути оригіналвідповісти на0
BankruptWorker
· 08-13 06:35
Коли працівники зможуть розслабитися?
Переглянути оригіналвідповісти на0
PumpDoctrine
· 08-13 06:29
Знову починають розмови про концепцію ШІ?
Переглянути оригіналвідповісти на0
PortfolioAlert
· 08-13 06:28
Складним управлінням набридло, mcp в один хід!
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockchainThinkTank
· 08-13 06:22
Згідно з аналізом даних галузі, рекомендується бути обережними з проектами, пов'язаними з mcp, технологія хоч і хороша, але слід остерігатися обдурювання людей, як лохів.
Технологія MCP: Новий інструмент для звільнення продуктивності за допомогою ШІ
Злиття технологій ШІ та MC: новий тренд звільнення продуктивності
Поява штучного інтелекту має на меті звільнити людську робочу силу та підвищити ефективність роботи. Проте наразі великі мовні моделі все ще мають обмеження, і для отримання рекомендацій потрібно вести багаторазову розмову, а користувачам все ще необхідно виконувати дії самостійно. Це ще не зовсім відповідає справжньому використанню ШІ для допомоги в нашій праці.
Якщо буде можливість спілкуватися з AI, фактично використовуючи комп'ютер для відповідей на електронні листи, написання звітів та інших функцій, навіть автоматичної торгівлі, це наблизить нас до візії звільнення продуктивності. І ця технологія є нинішньою гарячою темою в галузі AI - MC.
! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Визначення та механізм роботи MCP
MCP (Model Context Protocol) є стандартизованим протоколом, що має на меті вирішення проблеми, коли AI-модель може лише "говорити", але не може "діяти". Він складається з трьох частин: моделі (Model), контексту (Context) та протоколу (Protocol), що через єдині норми дозволяє AI не лише вести діалог, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань.
Функціонування MCP включає три основні компоненти:
З MCP штучний інтелект може не тільки розуміти людську мову, але й безпосередньо перетворювати певні символи на команди дій, реалізуючи автоматизовані операції.
Важливість MCP
Підключення AI до зовнішніх інструментів: MCP дозволяє AI отримувати доступ до реальних даних та виконувати практичні операції, долаючи обмеження традиційних мовних моделей.
Стандартизація та універсальність: MCP надає єдині стандарти розробки для різних виробників, уникаючи повторної розробки та підвищуючи ефективність.
Від пасивної реакції до активного виконання: ШІ може визначати, які команди виконувати, залежно від обставин, і коригувати свої дії на основі зворотного зв'язку.
Безпека та контроль: MCP контролює доступ до даних за допомогою управління правами доступу та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.
Порівняння MCP та AI Agent
AI Agent — це AI-система, яка може автоматично виконувати певні завдання, тоді як MCP — це протокол. MCP надає AI Agent стандартизовані інтерфейси інструментів, що дозволяє йому більш ефективно працювати. AI Agent зосереджується на прийнятті рішень та логіці, тоді як MCP вирішує проблеми інтерфейсів інструментів та стандартних форматів. Поєднання обох дозволяє AI знати, як діяти, а також знати, де діяти.
Застосування MCP у сфері блокчейн
Базовий MCP: дозволяє AI-додаткам взаємодіяти з блокчейном Base, користувачі можуть за допомогою природної мовної розмови розгортати контракти та використовувати функції DeFi.
Flock: децентралізована платформа навчання ШІ, що надає моделі агентів Web3, які дозволяють виконувати завдання на основі блокчейну, керовані ШІ, локально.
LYRAOS: багатофункціональна операційна система для AI Agent, що дозволяє AI Agent безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana, виконуючи криптовалютні транзакції та інші операції.
Висновок
Хоча MCP забезпечує стандартизовані правила для взаємодії ШІ з зовнішніми інструментами, успішних випадків у сфері Web3 все ще обмаль. Це може бути зумовлено тим, що технологічна інтеграція ще не є зрілою, ризиками безпеки, проблемами з користувацьким досвідом і ринковою втомою від естетики AI проектів.
Хоча поєднання MCP з блокчейном має потенціал, воно стикається з подвійними викликами: технічними та ринковими. Якщо в майбутньому вдасться вирішити проблеми безпеки, покращити користувацький досвід і розробити дійсно цінні інноваційні додатки, то "Web3 + MCP" може стати новою основною наративною лінією. Однак наразі ринок зберігає обережність щодо цього, і потрібен час, щоб спостерігати за його розвитком.