AI dan MCP: Bab Baru untuk Membebaskan Produktivitas
Kemunculan kecerdasan buatan memberikan kemungkinan bagi umat manusia untuk membebaskan tenaga kerja, serta meningkatkan tingkat dasar sebagian besar pekerjaan. Namun, saat ini model bahasa besar (LLM) masih memiliki keterbatasan, memerlukan percakapan berulang untuk memberikan saran, dan pengguna masih harus melaksanakan saran tersebut sendiri. Ini masih memiliki jarak dengan idealnya memanfaatkan AI untuk membantu kita dalam bekerja.
Jika kita dapat menggunakan percakapan dengan AI untuk benar-benar memanfaatkan komputer dalam tugas seperti membalas email, menulis laporan, dan bahkan perdagangan otomatis, ini akan lebih mendekati visi pembebasan produktivitas. Dan teknologi ini adalah topik hangat saat ini di bidang AI - MC.
Definisi dan Fungsi MCP
MCP (Model Context Protocol) adalah sekumpulan protokol yang distandarisasi, bertujuan untuk mengatasi masalah di mana model AI sebelumnya hanya dapat "berbicara" tetapi tidak dapat "melakukan". Ini terdiri dari tiga bagian berikut:
Model: Merujuk pada berbagai model bahasa besar AI
Konteks: informasi tambahan atau alat eksternal yang diberikan kepada model
Protokol: norma atau antarmuka yang umum dan terstandarisasi
Inti dari MCP adalah memungkinkan AI tidak hanya memahami dan menghasilkan teks, tetapi juga langsung mengendalikan alat eksternal untuk menyelesaikan berbagai tugas. Ini kontras tajam dengan LLM tradisional (seperti ChatGPT, Grok, dll) yang hanya terbatas pada input dan output teks.
Mekanisme Operasi MCP
Operasi MCP melibatkan tiga komponen utama:
MCP Host (Administrator): Bertanggung jawab atas koordinasi dan manajemen keseluruhan operasi MCP.
MCP Client (pengguna): Menerima permintaan pengguna dan berkomunikasi dengan model AI.
MCP Server (服务器): Menyediakan serangkaian koleksi API yang dilengkapi dengan anotasi, untuk digunakan AI dalam berbagai fungsi.
Dengan MCP, AI dapat mengubah teks tertentu langsung menjadi instruksi tindakan, memungkinkan operasi otomatis. Ini memungkinkan AI untuk melakukan tugas seperti menyusun laporan penjualan, mengirim email kepada pelanggan, bahkan melakukan operasi dalam perangkat lunak pemodelan 3D.
Pentingnya MCP
Membangun jembatan antara AI dan alat eksternal: MCP memungkinkan AI untuk mengakses dan mengoperasikan data terbaru secara real-time, mengatasi kelemahan LLM tradisional yang terbatas pada data pelatihan sebelumnya.
Standarisasi dan Universalitas: MCP menyediakan norma yang sama untuk berbagai pengembang, mengurangi masalah pengembangan yang berulang, dan meningkatkan efisiensi.
Dari respons pasif ke eksekusi aktif: AI dapat memutuskan instruksi mana yang akan dieksekusi berdasarkan situasi waktu nyata, dan melakukan langkah selanjutnya berdasarkan umpan balik, yang secara signifikan meningkatkan kepraktisannya.
Keamanan dan Kontrol: MCP mengontrol akses data melalui pengelolaan izin dan kunci API, memastikan keamanan informasi sensitif.
Perbandingan MCP dan AI Agent
MCP adalah sebuah protokol, sementara AI Agent adalah sebuah konsep atau metode pelaksanaan. MCP berfokus pada standarisasi komunikasi antara AI dan alat eksternal, sedangkan AI Agent menekankan kemampuan tindakan mandiri AI. MCP memberikan cara akses sumber daya eksternal yang lebih efisien dan aman untuk AI Agent, dan kombinasi keduanya memungkinkan AI mengetahui cara bertindak serta di mana bertindak.
Aplikasi MCP di Bidang Blockchain
Base MCP: Mengizinkan aplikasi AI berinteraksi dengan blockchain Base, pengguna dapat menerapkan kontrak atau menggunakan layanan DeFi melalui percakapan dalam bahasa alami.
Flock: Menyediakan platform pelatihan AI terdesentralisasi, bertujuan untuk memungkinkan tugas blockchain yang didorong oleh AI berjalan secara lokal, meningkatkan kontrol pengguna.
LYRAOS: Memungkinkan AI Agent untuk langsung berinteraksi dengan blockchain Solana, melakukan transaksi cryptocurrency dan operasi lainnya.
Ringkasan
Meskipun MCP menyediakan solusi standar untuk interaksi antara AI dan alat eksternal, kasus sukses di bidang Web3 masih terbatas. Ini mungkin disebabkan oleh integrasi teknologi yang belum matang, risiko keamanan dan regulasi, masalah pengalaman pengguna, serta kelelahan estetika pasar terhadap proyek AI.
Kombinasi MCP dan blockchain memiliki potensi yang besar, namun juga menghadapi tantangan ganda dari sisi teknologi dan pasar. Di masa depan, jika mekanisme keamanan dapat ditingkatkan, pengalaman pengguna dioptimalkan, dan aplikasi inovatif yang benar-benar bernilai dapat dikembangkan, "Web3 + MCP" mungkin akan menjadi narasi arus utama berikutnya, bukan hanya sekadar topik spekulasi.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
14 Suka
Hadiah
14
3
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
Lonely_Validator
· 08-10 20:53
Ini jauh lebih enak daripada orang yang datang untuk mengangkat batu bata.
MCP: Teknologi kunci dari AI untuk beralih dari "berbicara" ke "melakukan" Membebaskan era baru produktivitas
AI dan MCP: Bab Baru untuk Membebaskan Produktivitas
Kemunculan kecerdasan buatan memberikan kemungkinan bagi umat manusia untuk membebaskan tenaga kerja, serta meningkatkan tingkat dasar sebagian besar pekerjaan. Namun, saat ini model bahasa besar (LLM) masih memiliki keterbatasan, memerlukan percakapan berulang untuk memberikan saran, dan pengguna masih harus melaksanakan saran tersebut sendiri. Ini masih memiliki jarak dengan idealnya memanfaatkan AI untuk membantu kita dalam bekerja.
Jika kita dapat menggunakan percakapan dengan AI untuk benar-benar memanfaatkan komputer dalam tugas seperti membalas email, menulis laporan, dan bahkan perdagangan otomatis, ini akan lebih mendekati visi pembebasan produktivitas. Dan teknologi ini adalah topik hangat saat ini di bidang AI - MC.
Definisi dan Fungsi MCP
MCP (Model Context Protocol) adalah sekumpulan protokol yang distandarisasi, bertujuan untuk mengatasi masalah di mana model AI sebelumnya hanya dapat "berbicara" tetapi tidak dapat "melakukan". Ini terdiri dari tiga bagian berikut:
Inti dari MCP adalah memungkinkan AI tidak hanya memahami dan menghasilkan teks, tetapi juga langsung mengendalikan alat eksternal untuk menyelesaikan berbagai tugas. Ini kontras tajam dengan LLM tradisional (seperti ChatGPT, Grok, dll) yang hanya terbatas pada input dan output teks.
Mekanisme Operasi MCP
Operasi MCP melibatkan tiga komponen utama:
Dengan MCP, AI dapat mengubah teks tertentu langsung menjadi instruksi tindakan, memungkinkan operasi otomatis. Ini memungkinkan AI untuk melakukan tugas seperti menyusun laporan penjualan, mengirim email kepada pelanggan, bahkan melakukan operasi dalam perangkat lunak pemodelan 3D.
Pentingnya MCP
Membangun jembatan antara AI dan alat eksternal: MCP memungkinkan AI untuk mengakses dan mengoperasikan data terbaru secara real-time, mengatasi kelemahan LLM tradisional yang terbatas pada data pelatihan sebelumnya.
Standarisasi dan Universalitas: MCP menyediakan norma yang sama untuk berbagai pengembang, mengurangi masalah pengembangan yang berulang, dan meningkatkan efisiensi.
Dari respons pasif ke eksekusi aktif: AI dapat memutuskan instruksi mana yang akan dieksekusi berdasarkan situasi waktu nyata, dan melakukan langkah selanjutnya berdasarkan umpan balik, yang secara signifikan meningkatkan kepraktisannya.
Keamanan dan Kontrol: MCP mengontrol akses data melalui pengelolaan izin dan kunci API, memastikan keamanan informasi sensitif.
Perbandingan MCP dan AI Agent
MCP adalah sebuah protokol, sementara AI Agent adalah sebuah konsep atau metode pelaksanaan. MCP berfokus pada standarisasi komunikasi antara AI dan alat eksternal, sedangkan AI Agent menekankan kemampuan tindakan mandiri AI. MCP memberikan cara akses sumber daya eksternal yang lebih efisien dan aman untuk AI Agent, dan kombinasi keduanya memungkinkan AI mengetahui cara bertindak serta di mana bertindak.
Aplikasi MCP di Bidang Blockchain
Base MCP: Mengizinkan aplikasi AI berinteraksi dengan blockchain Base, pengguna dapat menerapkan kontrak atau menggunakan layanan DeFi melalui percakapan dalam bahasa alami.
Flock: Menyediakan platform pelatihan AI terdesentralisasi, bertujuan untuk memungkinkan tugas blockchain yang didorong oleh AI berjalan secara lokal, meningkatkan kontrol pengguna.
LYRAOS: Memungkinkan AI Agent untuk langsung berinteraksi dengan blockchain Solana, melakukan transaksi cryptocurrency dan operasi lainnya.
Ringkasan
Meskipun MCP menyediakan solusi standar untuk interaksi antara AI dan alat eksternal, kasus sukses di bidang Web3 masih terbatas. Ini mungkin disebabkan oleh integrasi teknologi yang belum matang, risiko keamanan dan regulasi, masalah pengalaman pengguna, serta kelelahan estetika pasar terhadap proyek AI.
Kombinasi MCP dan blockchain memiliki potensi yang besar, namun juga menghadapi tantangan ganda dari sisi teknologi dan pasar. Di masa depan, jika mekanisme keamanan dapat ditingkatkan, pengalaman pengguna dioptimalkan, dan aplikasi inovatif yang benar-benar bernilai dapat dikembangkan, "Web3 + MCP" mungkin akan menjadi narasi arus utama berikutnya, bukan hanya sekadar topik spekulasi.