ИИ и MC: новая глава освобождения производительных сил
Появление искусственного интеллекта открыло для человечества возможность освобождения рабочей силы и повысило базовый уровень большинства работ. Однако в настоящее время крупные языковые модели (LLM) все еще имеют ограничения, требуют многократных диалогов для предоставления рекомендаций, и пользователи все равно должны самостоятельно выполнять эти рекомендации. Это все еще имеет определенный разрыв с идеалом реального использования ИИ для помощи в нашей работе.
Если мы сможем использовать AI для общения, фактически используя компьютеры для ответов на электронные письма, составления отчетов и других задач, даже для автоматизации торговли, это будет ближе к видению освобождения производительных сил. И эта технология является актуальной темой в области AI - MC.
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Определение и функции MCP
MCP (Model Context Protocol) — это стандартизированный протокол, предназначенный для решения проблемы, когда прошлые AI модели могли только "говорить", но не могли "делать". Он состоит из следующих трех частей:
Модель: обозначает различные крупные языковые модели ИИ
Контекст: дополнительные материалы или внешние инструменты, предоставляемые модели
Протокол: универсальный, стандартизированный стандарт или интерфейс
Суть MCP заключается в том, чтобы AI не только понимал и генерировал текст, но и мог напрямую управлять внешними инструментами для выполнения различных задач. Это резко контрастирует с традиционными LLM (такими как ChatGPT, Grok и др.), которые ограничены только текстовым вводом и выводом.
Механизм работы MCP
Работа MCP включает три основных компонента:
MCP Host (администратор): отвечает за координацию и управление общей работой MCP.
MCP Client (клиентская часть): принимает запросы пользователей и общается с AI моделью.
MCP Server: Предоставляет коллекцию аннотированных API для использования различными функциями ИИ.
С помощью MCP ИИ может напрямую преобразовывать определенный текст в команды действий, осуществляя автоматизированные операции. Это позволяет ИИ выполнять такие задачи, как упорядочение отчетов по продажам, отправка писем клиентам и даже выполнение операций в программном обеспечении для 3D-моделирования.
Важность MCP
Создание моста между ИИ и внешними инструментами: MCP позволяет ИИ в реальном времени получать доступ и работать с последними данными, что устраняет недостатки традиционных LLM, ограниченных предобученными данными.
Стандартизация и универсальность: MCP предоставляет разработчикам единые нормы, что снижает проблему повторной разработки и повышает эффективность.
От пассивного реагирования к активному выполнению: ИИ может в зависимости от текущей ситуации решать, какие команды выполнять, и на основе обратной связи принимать следующие меры, что значительно увеличивает его практическую полезность.
Безопасность и контроль: MCP управляет доступом к данным с помощью управления правами и API-ключами, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации.
Сравнение MCP и AI Agent
MCP является протоколом, в то время как AI Agent — это концепция или метод исполнения. MCP сосредоточен на стандартизации связи AI с внешними инструментами, в то время как AI Agent подчеркивает автономные возможности действий AI. MCP предоставляет AI Agent более эффективные и безопасные способы доступа к внешним ресурсам, и их сочетание позволяет AI знать, как действовать, а также где действовать.
Применение MCP в области блокчейна
Базовый MCP: Позволяет AI-приложениям взаимодействовать с блокчейном Base, пользователи могут разрабатывать контракты или использовать DeFi-сервисы через естественный языковой диалог.
Flock: Предоставляет децентрализованную платформу для обучения ИИ, предназначенную для того, чтобы задачи на основе блокчейна, управляемые ИИ, выполнялись локально, увеличивая контроль пользователей.
LYRAOS: Позволяет AI Agent напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana для выполнения операций, таких как криптовалютные транзакции.
Итог
Несмотря на то, что MCP предоставляет стандартизированное решение для взаимодействия AI с внешними инструментами, успешных примеров в области Web3 все еще ограничено. Это может быть связано с тем, что интеграция технологий еще не достигла зрелости, с рисками безопасности и регулирования, проблемами пользовательского опыта, а также с усталостью рынка от AI проектов.
Сочетание MCP и блокчейна, хотя и обладает огромным потенциалом, одновременно сталкивается с двойными вызовами: техническими и рыночными. В будущем, если удастся усовершенствовать механизмы безопасности, оптимизировать пользовательский опыт и разработать действительно ценные инновационные приложения, "Web3 + MCP" может стать следующим мейнстримным нарративом, а не просто темой для спекуляций.
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» .
14 Лайков
Награда
14
3
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
Lonely_Validator
· 08-10 20:53
Это гораздо лучше, чем когда люди搬砖.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ConsensusDissenter
· 08-10 20:47
Слышится, что это снова проект, который будет играть для лохов.
MCP: Ключевая технология от "сказанного" к "сделанному" в эпохе освобождения производительных сил
ИИ и MC: новая глава освобождения производительных сил
Появление искусственного интеллекта открыло для человечества возможность освобождения рабочей силы и повысило базовый уровень большинства работ. Однако в настоящее время крупные языковые модели (LLM) все еще имеют ограничения, требуют многократных диалогов для предоставления рекомендаций, и пользователи все равно должны самостоятельно выполнять эти рекомендации. Это все еще имеет определенный разрыв с идеалом реального использования ИИ для помощи в нашей работе.
Если мы сможем использовать AI для общения, фактически используя компьютеры для ответов на электронные письма, составления отчетов и других задач, даже для автоматизации торговли, это будет ближе к видению освобождения производительных сил. И эта технология является актуальной темой в области AI - MC.
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Определение и функции MCP
MCP (Model Context Protocol) — это стандартизированный протокол, предназначенный для решения проблемы, когда прошлые AI модели могли только "говорить", но не могли "делать". Он состоит из следующих трех частей:
Суть MCP заключается в том, чтобы AI не только понимал и генерировал текст, но и мог напрямую управлять внешними инструментами для выполнения различных задач. Это резко контрастирует с традиционными LLM (такими как ChatGPT, Grok и др.), которые ограничены только текстовым вводом и выводом.
Механизм работы MCP
Работа MCP включает три основных компонента:
С помощью MCP ИИ может напрямую преобразовывать определенный текст в команды действий, осуществляя автоматизированные операции. Это позволяет ИИ выполнять такие задачи, как упорядочение отчетов по продажам, отправка писем клиентам и даже выполнение операций в программном обеспечении для 3D-моделирования.
Важность MCP
Создание моста между ИИ и внешними инструментами: MCP позволяет ИИ в реальном времени получать доступ и работать с последними данными, что устраняет недостатки традиционных LLM, ограниченных предобученными данными.
Стандартизация и универсальность: MCP предоставляет разработчикам единые нормы, что снижает проблему повторной разработки и повышает эффективность.
От пассивного реагирования к активному выполнению: ИИ может в зависимости от текущей ситуации решать, какие команды выполнять, и на основе обратной связи принимать следующие меры, что значительно увеличивает его практическую полезность.
Безопасность и контроль: MCP управляет доступом к данным с помощью управления правами и API-ключами, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации.
Сравнение MCP и AI Agent
MCP является протоколом, в то время как AI Agent — это концепция или метод исполнения. MCP сосредоточен на стандартизации связи AI с внешними инструментами, в то время как AI Agent подчеркивает автономные возможности действий AI. MCP предоставляет AI Agent более эффективные и безопасные способы доступа к внешним ресурсам, и их сочетание позволяет AI знать, как действовать, а также где действовать.
Применение MCP в области блокчейна
Базовый MCP: Позволяет AI-приложениям взаимодействовать с блокчейном Base, пользователи могут разрабатывать контракты или использовать DeFi-сервисы через естественный языковой диалог.
Flock: Предоставляет децентрализованную платформу для обучения ИИ, предназначенную для того, чтобы задачи на основе блокчейна, управляемые ИИ, выполнялись локально, увеличивая контроль пользователей.
LYRAOS: Позволяет AI Agent напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana для выполнения операций, таких как криптовалютные транзакции.
Итог
Несмотря на то, что MCP предоставляет стандартизированное решение для взаимодействия AI с внешними инструментами, успешных примеров в области Web3 все еще ограничено. Это может быть связано с тем, что интеграция технологий еще не достигла зрелости, с рисками безопасности и регулирования, проблемами пользовательского опыта, а также с усталостью рынка от AI проектов.
Сочетание MCP и блокчейна, хотя и обладает огромным потенциалом, одновременно сталкивается с двойными вызовами: техническими и рыночными. В будущем, если удастся усовершенствовать механизмы безопасности, оптимизировать пользовательский опыт и разработать действительно ценные инновационные приложения, "Web3 + MCP" может стать следующим мейнстримным нарративом, а не просто темой для спекуляций.