Слияние технологий AI и MC: новая тенденция освобождения производительных сил
Появление искусственного интеллекта направлено на освобождение человеческой рабочей силы и повышение эффективности труда. Однако в настоящее время крупные языковые модели все еще имеют ограничения и требуют многократных диалогов для предоставления рекомендаций, а пользователю все равно необходимо выполнять действия самостоятельно. Это все еще далеко от реального использования ИИ для помощи в нашей работе.
Если можно будет общаться с ИИ, фактически используя компьютер для ответов на электронные письма, составления отчетов и других функций, даже для автоматизированной торговли, это будет ближе к видению освобождения производительных сил. И этой технологией является текущая горячая тема в области ИИ - MC.
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Определение и функционирование MCP
MCP (Model Context Protocol) — это стандартизированный протокол, предназначенный для решения проблемы, при которой AI-модели могут только "говорить", но не могут "делать". Он состоит из трех частей: модели (Model), контекста (Context) и протокола (Protocol), позволяя AI не только вести диалог, но и напрямую управлять внешними инструментами для выполнения различных задач.
Работа MCP включает три основных компонента:
MCP Host (администратор): отвечает за управление и координацию работы всего MCP.
MCP Client (клиентская часть): получает потребности пользователей и взаимодействует с AI-моделью.
MCP Server (сервер): предоставляет набор функциональных API, доступных для использования ИИ.
С MCP ИИ не только может понимать человеческий язык, но и напрямую преобразовывать определенные тексты в команды действий, реализуя автоматизацию.
Важность MCP
Соединение ИИ с внешними инструментами: MCP позволяет ИИ получать доступ к данным в реальном времени и выполнять реальные действия, преодолевая ограничения традиционных языковых моделей.
Стандартизация и универсальность: MCP предоставляет единые стандарты разработки для различных производителей, избегая дублирования разработки и повышая эффективность.
От пассивного реагирования к активному выполнению: ИИ может решать, какие команды выполнять в зависимости от ситуации, и корректировать действия на основе обратной связи.
Безопасность и контроль: MCP контролирует доступ к данным с помощью управления правами и API-ключами, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации.
Сравнение MCP и AI Agent
AI Agent — это AI-система, способная автоматически выполнять определенные задачи, тогда как MCP является протоколом. MCP предоставляет стандартные интерфейсы для инструментов AI Agent, позволяя ему работать более эффективно. AI Agent сосредоточен на принятии решений и логике, в то время как MCP решает проблемы интерфейсов инструментов и стандартных форматов. В сочетании оба компонента позволяют AI знать, как действовать, и где действовать.
Применение MCP в области блокчейна
Base MCP: Позволяет AI-приложениям взаимодействовать с блокчейном Base, пользователи могут развертывать контракты и использовать DeFi-функции через разговор на естественном языке.
Flock: Децентрализованная платформа для обучения ИИ, предлагающая модели代理 Web3, что позволяет выполнять задачи на блокчейне, управляемые ИИ, локально.
LYRAOS: Многофункциональная операционная система для AI-агентов, позволяющая AI-агентам напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana и выполнять операции с криптовалютами.
Заключение
Несмотря на то, что MCP предоставляет стандартизированные правила для взаимодействия AI с внешними инструментами, успешных примеров в области Web3 все еще ограниченное количество. Это может быть связано с тем, что технологическая интеграция еще не достигла зрелости, с рисками безопасности, проблемами пользовательского опыта, а также с усталостью рынка от проектов AI.
Сочетание MCP и блокчейна имеет потенциал, но сталкивается с двойными вызовами как в технологии, так и на рынке. Если в будущем удастся решить проблемы безопасности, улучшить пользовательский опыт и разработать действительно ценные инновационные приложения, "Web3 + MCP" может стать основным нарративом нового этапа. Однако в настоящее время рынок все еще проявляет осторожность и требует времени для наблюдения за его развитием.
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» .
9 Лайков
Награда
9
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
TokenBeginner'sGuide
· 20ч назад
Вежливое напоминание: данные показывают, что 91% применений ИИ имеют риски несоответствия, рекомендуется новичкам начинать с основ риск-менеджмента, не позволяйте высокой доходности автоматизированной торговли сбивать вас с толку.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ReverseFOMOguy
· 08-13 06:35
Охренеть! Это же благословение для лентяев!
Посмотреть ОригиналОтветить0
BankruptWorker
· 08-13 06:35
Когда же рабочие смогут расслабиться?
Посмотреть ОригиналОтветить0
PumpDoctrine
· 08-13 06:29
Снова начали говорить о концепции ИИ?
Посмотреть ОригиналОтветить0
PortfolioAlert
· 08-13 06:28
Сложное управление надоело, mcp все в!
Посмотреть ОригиналОтветить0
BlockchainThinkTank
· 08-13 06:22
Согласно анализу данных в отрасли, рекомендуется быть осторожными с проектами, связанными с mcp, технология хорошая, но нужно остерегаться, что будут играть для лохов.
MCP-технология: новый инструмент AI для освобождения производительности
Слияние технологий AI и MC: новая тенденция освобождения производительных сил
Появление искусственного интеллекта направлено на освобождение человеческой рабочей силы и повышение эффективности труда. Однако в настоящее время крупные языковые модели все еще имеют ограничения и требуют многократных диалогов для предоставления рекомендаций, а пользователю все равно необходимо выполнять действия самостоятельно. Это все еще далеко от реального использования ИИ для помощи в нашей работе.
Если можно будет общаться с ИИ, фактически используя компьютер для ответов на электронные письма, составления отчетов и других функций, даже для автоматизированной торговли, это будет ближе к видению освобождения производительных сил. И этой технологией является текущая горячая тема в области ИИ - MC.
! [MCP: Следующая горячая точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Определение и функционирование MCP
MCP (Model Context Protocol) — это стандартизированный протокол, предназначенный для решения проблемы, при которой AI-модели могут только "говорить", но не могут "делать". Он состоит из трех частей: модели (Model), контекста (Context) и протокола (Protocol), позволяя AI не только вести диалог, но и напрямую управлять внешними инструментами для выполнения различных задач.
Работа MCP включает три основных компонента:
С MCP ИИ не только может понимать человеческий язык, но и напрямую преобразовывать определенные тексты в команды действий, реализуя автоматизацию.
Важность MCP
Соединение ИИ с внешними инструментами: MCP позволяет ИИ получать доступ к данным в реальном времени и выполнять реальные действия, преодолевая ограничения традиционных языковых моделей.
Стандартизация и универсальность: MCP предоставляет единые стандарты разработки для различных производителей, избегая дублирования разработки и повышая эффективность.
От пассивного реагирования к активному выполнению: ИИ может решать, какие команды выполнять в зависимости от ситуации, и корректировать действия на основе обратной связи.
Безопасность и контроль: MCP контролирует доступ к данным с помощью управления правами и API-ключами, обеспечивая безопасность конфиденциальной информации.
Сравнение MCP и AI Agent
AI Agent — это AI-система, способная автоматически выполнять определенные задачи, тогда как MCP является протоколом. MCP предоставляет стандартные интерфейсы для инструментов AI Agent, позволяя ему работать более эффективно. AI Agent сосредоточен на принятии решений и логике, в то время как MCP решает проблемы интерфейсов инструментов и стандартных форматов. В сочетании оба компонента позволяют AI знать, как действовать, и где действовать.
Применение MCP в области блокчейна
Base MCP: Позволяет AI-приложениям взаимодействовать с блокчейном Base, пользователи могут развертывать контракты и использовать DeFi-функции через разговор на естественном языке.
Flock: Децентрализованная платформа для обучения ИИ, предлагающая модели代理 Web3, что позволяет выполнять задачи на блокчейне, управляемые ИИ, локально.
LYRAOS: Многофункциональная операционная система для AI-агентов, позволяющая AI-агентам напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana и выполнять операции с криптовалютами.
Заключение
Несмотря на то, что MCP предоставляет стандартизированные правила для взаимодействия AI с внешними инструментами, успешных примеров в области Web3 все еще ограниченное количество. Это может быть связано с тем, что технологическая интеграция еще не достигла зрелости, с рисками безопасности, проблемами пользовательского опыта, а также с усталостью рынка от проектов AI.
Сочетание MCP и блокчейна имеет потенциал, но сталкивается с двойными вызовами как в технологии, так и на рынке. Если в будущем удастся решить проблемы безопасности, улучшить пользовательский опыт и разработать действительно ценные инновационные приложения, "Web3 + MCP" может стать основным нарративом нового этапа. Однако в настоящее время рынок все еще проявляет осторожность и требует времени для наблюдения за его развитием.