AI y MCP: Un nuevo capítulo en la liberación de la productividad
El significado de la inteligencia artificial radica en liberar la mano de obra humana y elevar el nivel básico de la mayoría de los trabajos. Sin embargo, los modelos de lenguaje grandes actuales aún tienen limitaciones, necesitan múltiples rondas de diálogo para ofrecer sugerencias, y el usuario debe ejecutar estas sugerencias personalmente. Esto aún dista de la ideal de utilizar verdaderamente la IA para ayudarnos en el trabajo.
Imagina si, al hablar con la IA, pudieras usar tu computadora para responder correos, redactar informes e incluso realizar operaciones comerciales automatizadas. ¿No se acercaría esto más a la visión de liberar la productividad? Esta tecnología es el tema candente actual en el campo de la IA - MC.
Introducción a MC
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo estandarizado que se lanzará en noviembre de 2024, diseñado para resolver el problema de que los modelos de IA del pasado solo podían "decir" pero no "hacer".
El nombre de MCP se puede descomponer en:
Modelo: se refiere a varios modelos de lenguaje de IA a gran escala
Contexto: información adicional o herramientas externas proporcionadas al modelo
Protocolo: especificaciones o interfaces generales y estandarizadas
En resumen, el MCP a través de una norma unificada, permite que la IA no solo pueda dialogar, sino también manipular herramientas externas para completar diversas tareas.
Los modelos de lenguaje tradicionales como ChatGPT, Grok, etc., solo pueden realizar entradas y salidas de texto. Para que la IA ejecute operaciones prácticas, generalmente se requiere que el usuario realice manualmente las acciones según las sugerencias de la IA y luego retroalimente los resultados a la IA, repitiendo este proceso.
La aparición de MCP permite que la IA lea archivos locales, se conecte a bases de datos remotas e incluso opere directamente servicios de red específicos. Esto significa que la IA ya no se limita a generar texto, sino que puede completar por ti muchas tareas repetitivas o de proceso.
Cómo funciona el MCP
El funcionamiento de MCP implica los siguientes componentes clave:
MCP Host (administrador): responsable de gestionar y coordinar el funcionamiento de todo el MCP.
MCP Cliente (lado del usuario): recibe las necesidades del usuario y se comunica con el modelo de IA.
MCP Server (servidor): proporciona funciones que pueden ser utilizadas por la IA, como leer bases de datos, enviar correos electrónicos, etc.
Con MCP, la IA no solo puede entender el lenguaje humano, sino que también puede convertir texto específico directamente en comandos de acción, logrando así la automatización de operaciones. Por ejemplo, organizar informes de ventas, enviar correos electrónicos a los clientes, e incluso realizar operaciones en software de modelado 3D.
La importancia de MCP
Construir un puente entre la IA y herramientas externas
MCP resolvió el problema de la desactualización de datos en los modelos de lenguaje grandes. Permite que la IA acceda y opere en tiempo real con los datos más recientes, y no solo con la información preentrenada.
Estandarización y universalidad
MCP proporciona un estándar unificado para la interacción entre AI y herramientas externas, similar a la popularización de la interfaz USB-C. Esto reduce el desarrollo duplicado y mejora la compatibilidad.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa
Las herramientas de IA tradicionales solo pueden responder preguntas, mientras que MCP permite que la IA tome decisiones y ejecute instrucciones en función de situaciones en tiempo real, lo que mejora significativamente la utilidad de la IA.
Seguridad y Control
MCP controla el acceso a los datos a través de la gestión de permisos y claves API, garantizando la seguridad de la información sensible.
Comparación entre MCP y Agente de IA
AI Agent es un sistema de IA que puede automatizar el procesamiento de tareas específicas, mientras que MCP es un protocolo. La principal diferencia entre ambos es:
El Agente de IA enfatiza la capacidad de acción proactiva de la IA
MCP se centra en la estandarización de la comunicación entre la IA y herramientas externas
MCP puede ayudar a los Agentes de IA a funcionar de manera más eficiente, simplificando el proceso de interacción con diferentes herramientas y plataformas.
Proyectos relacionados actuales
MCP Básico: como el marco desarrollado oficialmente por Base, permite interactuar con la blockchain a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock: Plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que ofrece modelos de agentes Web3, permitiendo que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente.
LYRAOS: sistema operativo de múltiples agentes de IA que permite a los agentes de IA interactuar directamente con la blockchain de Solana y ejecutar operaciones como transacciones de criptomonedas.
Conclusión
A pesar de que MCP proporciona reglas estandarizadas para la interacción de IA con herramientas externas, la aplicación en el ámbito de Web3 sigue enfrentando desafíos. Estos desafíos incluyen la complejidad de la integración tecnológica, los riesgos de seguridad y regulación, problemas de experiencia del usuario y la fatiga estética del mercado hacia los proyectos de IA.
La combinación de MCP y la blockchain tiene potencial, pero debe superar las barreras tecnológicas y la presión del mercado. Si en el futuro se pueden perfeccionar los mecanismos de seguridad, optimizar la experiencia del usuario y desarrollar aplicaciones innovadoras que realmente tengan valor, "Web 3 + MCP" podría superar la especulación y convertirse en la nueva tendencia tecnológica dominante.
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GlueGuy
· 08-11 01:22
¿Ahora deja que la IA haga los informes?
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GateUser-40edb63b
· 08-10 08:26
¡Advertencia de fragancia! Finalmente puedo relajarme.
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MEVHunter
· 08-08 20:58
Desde hace tiempo estoy esperando una herramienta de IA que pueda ejecutar directamente instrucciones de arbitraje automático.
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MemeTokenGenius
· 08-08 02:15
mcp esto no es más que un comienzo para robar trabajos
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ImpermanentTherapist
· 08-08 02:14
No es mejor que investigar la generación automática de ppt.
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SilentObserver
· 08-08 01:58
Siento que aún tendré que esperar mucho tiempo. Suspiro.
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MEVHunterWang
· 08-08 01:57
Dicho de manera simple, la IA necesita hacer algo que se pueda utilizar para trabajar.
MCP: Una nueva herramienta para la liberación de la productividad AI. Perspectivas de la fusión con Web3.
AI y MCP: Un nuevo capítulo en la liberación de la productividad
El significado de la inteligencia artificial radica en liberar la mano de obra humana y elevar el nivel básico de la mayoría de los trabajos. Sin embargo, los modelos de lenguaje grandes actuales aún tienen limitaciones, necesitan múltiples rondas de diálogo para ofrecer sugerencias, y el usuario debe ejecutar estas sugerencias personalmente. Esto aún dista de la ideal de utilizar verdaderamente la IA para ayudarnos en el trabajo.
Imagina si, al hablar con la IA, pudieras usar tu computadora para responder correos, redactar informes e incluso realizar operaciones comerciales automatizadas. ¿No se acercaría esto más a la visión de liberar la productividad? Esta tecnología es el tema candente actual en el campo de la IA - MC.
Introducción a MC
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo estandarizado que se lanzará en noviembre de 2024, diseñado para resolver el problema de que los modelos de IA del pasado solo podían "decir" pero no "hacer".
El nombre de MCP se puede descomponer en:
En resumen, el MCP a través de una norma unificada, permite que la IA no solo pueda dialogar, sino también manipular herramientas externas para completar diversas tareas.
Los modelos de lenguaje tradicionales como ChatGPT, Grok, etc., solo pueden realizar entradas y salidas de texto. Para que la IA ejecute operaciones prácticas, generalmente se requiere que el usuario realice manualmente las acciones según las sugerencias de la IA y luego retroalimente los resultados a la IA, repitiendo este proceso.
La aparición de MCP permite que la IA lea archivos locales, se conecte a bases de datos remotas e incluso opere directamente servicios de red específicos. Esto significa que la IA ya no se limita a generar texto, sino que puede completar por ti muchas tareas repetitivas o de proceso.
Cómo funciona el MCP
El funcionamiento de MCP implica los siguientes componentes clave:
Con MCP, la IA no solo puede entender el lenguaje humano, sino que también puede convertir texto específico directamente en comandos de acción, logrando así la automatización de operaciones. Por ejemplo, organizar informes de ventas, enviar correos electrónicos a los clientes, e incluso realizar operaciones en software de modelado 3D.
La importancia de MCP
Construir un puente entre la IA y herramientas externas
MCP resolvió el problema de la desactualización de datos en los modelos de lenguaje grandes. Permite que la IA acceda y opere en tiempo real con los datos más recientes, y no solo con la información preentrenada.
Estandarización y universalidad
MCP proporciona un estándar unificado para la interacción entre AI y herramientas externas, similar a la popularización de la interfaz USB-C. Esto reduce el desarrollo duplicado y mejora la compatibilidad.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa
Las herramientas de IA tradicionales solo pueden responder preguntas, mientras que MCP permite que la IA tome decisiones y ejecute instrucciones en función de situaciones en tiempo real, lo que mejora significativamente la utilidad de la IA.
Seguridad y Control
MCP controla el acceso a los datos a través de la gestión de permisos y claves API, garantizando la seguridad de la información sensible.
Comparación entre MCP y Agente de IA
AI Agent es un sistema de IA que puede automatizar el procesamiento de tareas específicas, mientras que MCP es un protocolo. La principal diferencia entre ambos es:
MCP puede ayudar a los Agentes de IA a funcionar de manera más eficiente, simplificando el proceso de interacción con diferentes herramientas y plataformas.
Proyectos relacionados actuales
MCP Básico: como el marco desarrollado oficialmente por Base, permite interactuar con la blockchain a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock: Plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que ofrece modelos de agentes Web3, permitiendo que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente.
LYRAOS: sistema operativo de múltiples agentes de IA que permite a los agentes de IA interactuar directamente con la blockchain de Solana y ejecutar operaciones como transacciones de criptomonedas.
Conclusión
A pesar de que MCP proporciona reglas estandarizadas para la interacción de IA con herramientas externas, la aplicación en el ámbito de Web3 sigue enfrentando desafíos. Estos desafíos incluyen la complejidad de la integración tecnológica, los riesgos de seguridad y regulación, problemas de experiencia del usuario y la fatiga estética del mercado hacia los proyectos de IA.
La combinación de MCP y la blockchain tiene potencial, pero debe superar las barreras tecnológicas y la presión del mercado. Si en el futuro se pueden perfeccionar los mecanismos de seguridad, optimizar la experiencia del usuario y desarrollar aplicaciones innovadoras que realmente tengan valor, "Web 3 + MCP" podría superar la especulación y convertirse en la nueva tendencia tecnológica dominante.