# AIとMC：生産力を解放する新しい章人工知能の意義は、人間の労働力を解放し、大多数の仕事の基本レベルを向上させることにあります。しかし、現在の大型言語モデルには限界があり、提案を行うためには複数回の対話が必要であり、ユーザーはこれらの提案を自ら実行しなければなりません。これは、AIを利用して私たちの仕事を助けるという理想にはまだ一定の距離があります。想像してみてください。AIと対話することで、実際にコンピュータを使ってメールの返信やレポートの作成、さらには自動取引を行うことができれば、これは生産性の解放により近づくのでしょうか？この技術はAI分野で現在のホットなトピック - MC です。## MCPの紹介MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、2024年11月に発表される標準化されたプロトコルであり、過去のAIモデルが「言う」ことはできても「行う」ことができなかった問題を解決することを目的としています。MCPの名称は次のように分解できます：- モデル：さまざまなAI大型言語モデルを指します- コンテキスト：モデルに提供される追加資料または外部ツール- プロトコル：汎用的で標準化された規範またはインターフェース簡単に言うと、MCPは統一された規範を通じて、AIが対話するだけでなく、外部ツールを直接操作して様々なタスクを完了できるようにします。従来の大規模言語モデルであるChatGPTやGrokなどは、文字の入力と出力しか行えません。AIに実際の操作を実行させるためには、通常、ユーザーがAIの提案に基づいて手動で操作し、その結果をAIにフィードバックする必要があります。このように繰り返されます。MCPの出現により、AIはローカルファイルを読み取り、リモートデータベースに接続し、特定のネットワークサービスを直接操作することができるようになりました。これは、AIがもはや文字を出力するだけではなく、多くの繰り返し作業やプロセス作業をあなたの代わりに行うことができることを意味します。! [MCP:Crypto+AIの次の引火点? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489)## MCPの仕組みMCPの運用には以下のいくつかの重要なコンポーネントが含まれています：1. MCPホスト（管理者）：全体MCPの運営を管理し、調整する責任があります。2. MCP Client（ユーザー端）：ユーザーのニーズを受け取り、AIモデルとコミュニケーションを取ります。3. MCPサーバー（サーバー）：AIが使用できる機能を提供します。たとえば、データベースを読み取ったり、メールを送信したりします。MCPを使用することで、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定のテキストを直接アクション指令に変換し、自動化操作を実現します。例えば、販売報告書の整理、顧客へのメール送信、さらには3Dモデリングソフトウェアでの操作です。## MCPの重要性1. **AIと外部ツールの橋渡しをする** MCPは、大規模言語モデルのデータ更新の遅れの問題を解決しました。AIは、事前に学習された情報だけでなく、最新のデータにリアルタイムでアクセスし操作することを可能にします。2. **標準化と汎用性**MCPはAIと外部ツールの相互作用に統一基準を提供し、USB-Cインターフェースの普及に似ています。これにより、重複開発が減少し、互換性が向上します。3. **リアクティブ実行からプロアクティブ実行へ**従来のAIツールは質問に応えることしかできませんが、MCPはAIがリアルタイムの状況に基づいて意思決定を行い、指示を実行できるようにし、AIの実用性を大幅に向上させました。4. セキュリティ&コントロール MCPは権限やAPIキー管理などの方法でデータアクセスを制御し、機密情報の安全を確保します。## MCPとAIエージェントの比較AIエージェントは特定のタスクを自動化して処理するAIシステムであり、MCPはプロトコルの一種です。両者の主な違いは：- AIエージェントはAIの積極的な行動能力を強調します- MCPはAIと外部ツールの通信の標準化に焦点を当てていますMCPはAIエージェントがより効率的に機能するのを助け、さまざまなツールやプラットフォームとのインタラクションプロセスを簡素化します。## 現在の関連プロジェクト1. **基礎MCP**：Base公式が開発したフレームワークで、自然言語の対話を通じてブロックチェーンと相互作用することを可能にします。2. **Flock**：分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3代理モデルを提供し、AI駆動のブロックチェーンタスクをローカルで実行可能にします。3. **LYRAOS**：多AIエージェントオペレーティングシステムで、AIエージェントが直接Solanaブロックチェーンと対話し、暗号通貨取引などの操作を実行できる。## まとめMCPはAIと外部ツールのインタラクションに標準化されたルールを提供していますが、Web3分野での応用は依然として課題に直面しています。これらの課題には、技術統合の複雑さ、安全性と規制リスク、ユーザーエクスペリエンスの問題、そして市場のAIプロジェクトに対する審美的疲労が含まれます。MCPとブロックチェーンの結合には可能性があるが、技術的なハードルと市場のプレッシャーを克服する必要がある。将来的に安全メカニズムを完備し、ユーザー体験を最適化し、真に価値のある革新的なアプリケーションを開発できれば、"Web 3 + MCP"は単なる話題を超え、新たな主流技術トレンドとなる可能性がある。
MCP:AI生産性の解放のための新しい武器:Web3との統合の可能性を分析
AIとMC：生産力を解放する新しい章
人工知能の意義は、人間の労働力を解放し、大多数の仕事の基本レベルを向上させることにあります。しかし、現在の大型言語モデルには限界があり、提案を行うためには複数回の対話が必要であり、ユーザーはこれらの提案を自ら実行しなければなりません。これは、AIを利用して私たちの仕事を助けるという理想にはまだ一定の距離があります。
想像してみてください。AIと対話することで、実際にコンピュータを使ってメールの返信やレポートの作成、さらには自動取引を行うことができれば、これは生産性の解放により近づくのでしょうか？この技術はAI分野で現在のホットなトピック - MC です。
MCPの紹介
MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、2024年11月に発表される標準化されたプロトコルであり、過去のAIモデルが「言う」ことはできても「行う」ことができなかった問題を解決することを目的としています。
MCPの名称は次のように分解できます：
簡単に言うと、MCPは統一された規範を通じて、AIが対話するだけでなく、外部ツールを直接操作して様々なタスクを完了できるようにします。
従来の大規模言語モデルであるChatGPTやGrokなどは、文字の入力と出力しか行えません。AIに実際の操作を実行させるためには、通常、ユーザーがAIの提案に基づいて手動で操作し、その結果をAIにフィードバックする必要があります。このように繰り返されます。
MCPの出現により、AIはローカルファイルを読み取り、リモートデータベースに接続し、特定のネットワークサービスを直接操作することができるようになりました。これは、AIがもはや文字を出力するだけではなく、多くの繰り返し作業やプロセス作業をあなたの代わりに行うことができることを意味します。
! MCP:Crypto+AIの次の引火点?
MCPの仕組み
MCPの運用には以下のいくつかの重要なコンポーネントが含まれています：
MCPを使用することで、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定のテキストを直接アクション指令に変換し、自動化操作を実現します。例えば、販売報告書の整理、顧客へのメール送信、さらには3Dモデリングソフトウェアでの操作です。
MCPの重要性
AIと外部ツールの橋渡しをする
MCPは、大規模言語モデルのデータ更新の遅れの問題を解決しました。AIは、事前に学習された情報だけでなく、最新のデータにリアルタイムでアクセスし操作することを可能にします。
標準化と汎用性
MCPはAIと外部ツールの相互作用に統一基準を提供し、USB-Cインターフェースの普及に似ています。これにより、重複開発が減少し、互換性が向上します。
従来のAIツールは質問に応えることしかできませんが、MCPはAIがリアルタイムの状況に基づいて意思決定を行い、指示を実行できるようにし、AIの実用性を大幅に向上させました。
セキュリティ&コントロール
MCPは権限やAPIキー管理などの方法でデータアクセスを制御し、機密情報の安全を確保します。
MCPとAIエージェントの比較
AIエージェントは特定のタスクを自動化して処理するAIシステムであり、MCPはプロトコルの一種です。両者の主な違いは：
MCPはAIエージェントがより効率的に機能するのを助け、さまざまなツールやプラットフォームとのインタラクションプロセスを簡素化します。
現在の関連プロジェクト
基礎MCP：Base公式が開発したフレームワークで、自然言語の対話を通じてブロックチェーンと相互作用することを可能にします。
Flock：分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3代理モデルを提供し、AI駆動のブロックチェーンタスクをローカルで実行可能にします。
LYRAOS：多AIエージェントオペレーティングシステムで、AIエージェントが直接Solanaブロックチェーンと対話し、暗号通貨取引などの操作を実行できる。
まとめ
MCPはAIと外部ツールのインタラクションに標準化されたルールを提供していますが、Web3分野での応用は依然として課題に直面しています。これらの課題には、技術統合の複雑さ、安全性と規制リスク、ユーザーエクスペリエンスの問題、そして市場のAIプロジェクトに対する審美的疲労が含まれます。
MCPとブロックチェーンの結合には可能性があるが、技術的なハードルと市場のプレッシャーを克服する必要がある。将来的に安全メカニズムを完備し、ユーザー体験を最適化し、真に価値のある革新的なアプリケーションを開発できれば、"Web 3 + MCP"は単なる話題を超え、新たな主流技術トレンドとなる可能性がある。