Штучний інтелект та MCP: нова глава в звільненні продуктивності
Значення штучного інтелекту полягає в звільненні людської робочої сили та підвищенні базового рівня більшості робіт. Проте наразі великі мовні моделі все ще мають обмеження, їм потрібно кілька раундів діалогу, щоб надати поради, і користувач повинен самостійно виконувати ці поради. Це ще не зовсім відповідає ідеалу справжнього використання ШІ для допомоги в нашій роботі.
Уявіть собі, якщо ви зможете спілкуватися з AI, фактично використовуючи свій комп'ютер для відповіді на електронні листи, написання звітів, а також автоматизації торгових операцій, чи це не наближає нас до візії звільнення продуктивності? Ця технологія є актуальною темою в галузі AI - MC.
Вступ до MCP
MCP (Model Context Protocol) — це стандартизований протокол, який буде випущено в листопаді 2024 року, і має на меті вирішити проблему, коли минулі AI моделі могли лише "говорити", але не могли "робити".
Назва MCP може бути розділена на:
Модель: означає різні великі мовні моделі штучного інтелекту
Контекст: додаткова інформація або зовнішні інструменти, надані моделі
Протокол: універсальний, стандартизований регламент або інтерфейс
У двох словах, MCP, завдяки єдиному стандарту, дозволяє ШІ не лише спілкуватися, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань.
Традиційні великі мовні моделі, такі як ChatGPT, Grok тощо, можуть лише виконувати текстовий ввід і вивід. Щоб змусити ШІ виконувати реальні дії, зазвичай користувачеві потрібно вручну виконувати дії відповідно до рекомендацій ШІ, а потім повертати результати ШІ, і так далі.
Поява MCP дозволила ШІ читати локальні файли, підключатися до віддалених баз даних і навіть безпосередньо взаємодіяти з певними мережевими сервісами. Це означає, що ШІ більше не обмежується лише виведенням тексту, а може виконувати за вас багато повторювальної або процесної роботи.
! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Як працює MCP
Операція MCP включає в себе кілька ключових компонентів:
MCP Host (адміністратор): відповідає за управління та координацію всієї роботи MCP.
MCP Client (клієнт): отримує запити користувачів і спілкується з AI моделлю.
MCP Server (сервер): надає можливості для використання штучного інтелекту, такі як читання бази даних, надсилання електронних листів тощо.
Завдяки MCP, штучний інтелект може не лише розуміти людську мову, але й безпосередньо перетворювати певні тексти на команди дій, що дозволяє здійснювати автоматизацію. Наприклад, упорядкування звітів з продажу, надсилання електронних листів клієнтам, навіть виконання дій у програмному забезпеченні для 3D-моделювання.
Важливість MCP
З'єднання AI з зовнішніми інструментами
MCP вирішує проблему застарілості даних у великих мовних моделях. Він дозволяє штучному інтелекту в реальному часі отримувати доступ та обробляти останні дані, а не обмежуватися лише попередньо навченими відомостями.
Стандартизація та універсальність
MCP надає єдиний стандарт для взаємодії штучного інтелекту з зовнішніми інструментами, подібно до популярності інтерфейсу USB-C. Це зменшує повторну розробку та підвищує сумісність.
Від пасивної реакції до активного виконання
Традиційні AI інструменти можуть лише відповідати на запитання, тоді як MCP дозволяє AI приймати рішення та виконувати команди на основі реальних умов, що значно підвищує практичність AI.
Безпека та контроль
MCP контролює доступ до даних за допомогою управління правами та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.
Порівняння MCP та AI Agent
AI Agent - це AI-система, яка може автоматизовано виконувати конкретні завдання, тоді як MCP - це протокол. Основна різниця між ними полягає в тому:
AI Agent підкреслює активну здатність AI до дій
MCP зосереджується на стандартизації зв'язку AI з зовнішніми інструментами
MCP може допомогти AI Agent працювати ефективніше, спростивши процес взаємодії з різними інструментами та платформами.
Поточні відповідні проекти
Основне MCP: як рамка, розроблена офіційно командою Base, дозволяє взаємодіяти з блокчейном через діалог природною мовою.
Flock: децентралізована платформа навчання ШІ, що пропонує агентські моделі Web3, що дозволяє виконувати завдання на основі блокчейну з використанням ШІ локально.
LYRAOS: багатоагентна операційна система AI, яка дозволяє агентам AI безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana та виконувати такі операції, як криптовалютні транзакції.
Висновок
Незважаючи на те, що MCP надає стандартизовані правила для взаємодії AI з зовнішніми інструментами, застосування в сфері Web3 все ще стикається з викликами. Ці виклики включають складність технічної інтеграції, ризики безпеки та регулювання, проблеми з користувацьким досвідом, а також втомленість ринку від AI-проєктів.
Хоча поєднання MCP з блокчейном має потенціал, потрібно подолати технологічні бар'єри та ринковий тиск. Якщо в майбутньому вдасться вдосконалити механізми безпеки, оптимізувати користувацький досвід і розробити дійсно цінні інноваційні застосування, "Web 3 + MCP" може вийти за рамки спекуляцій і стати новою основною технологічною тенденцією.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
6 лайків
Нагородити
6
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GateUser-40edb63b
· 1год тому
Справжнє ароматне попередження, нарешті можна розслабитися.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVHunter
· 08-08 20:58
Я вже давно чекав на AI-інструмент, який може безпосередньо виконувати автоматичні Арбітражні команди.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MemeTokenGenius
· 08-08 02:15
mcp це ж починає відбирати робочі місця
Переглянути оригіналвідповісти на0
ImpermanentTherapist
· 08-08 02:14
Навіть краще вивчити автоматичне генерування ppt.
Переглянути оригіналвідповісти на0
SilentObserver
· 08-08 01:58
Відчувається, що ще доведеться чекати дуже довго, зітхаючи.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MEVHunterWang
· 08-08 01:57
Сказати прямо, AI має зробити щось таке, щоб можна було легко взяти і працювати.
MCP: Новий інструмент для звільнення продуктивності AI. Перспективи інтеграції з Web3.
Штучний інтелект та MCP: нова глава в звільненні продуктивності
Значення штучного інтелекту полягає в звільненні людської робочої сили та підвищенні базового рівня більшості робіт. Проте наразі великі мовні моделі все ще мають обмеження, їм потрібно кілька раундів діалогу, щоб надати поради, і користувач повинен самостійно виконувати ці поради. Це ще не зовсім відповідає ідеалу справжнього використання ШІ для допомоги в нашій роботі.
Уявіть собі, якщо ви зможете спілкуватися з AI, фактично використовуючи свій комп'ютер для відповіді на електронні листи, написання звітів, а також автоматизації торгових операцій, чи це не наближає нас до візії звільнення продуктивності? Ця технологія є актуальною темою в галузі AI - MC.
Вступ до MCP
MCP (Model Context Protocol) — це стандартизований протокол, який буде випущено в листопаді 2024 року, і має на меті вирішити проблему, коли минулі AI моделі могли лише "говорити", але не могли "робити".
Назва MCP може бути розділена на:
У двох словах, MCP, завдяки єдиному стандарту, дозволяє ШІ не лише спілкуватися, а й безпосередньо керувати зовнішніми інструментами для виконання різних завдань.
Традиційні великі мовні моделі, такі як ChatGPT, Grok тощо, можуть лише виконувати текстовий ввід і вивід. Щоб змусити ШІ виконувати реальні дії, зазвичай користувачеві потрібно вручну виконувати дії відповідно до рекомендацій ШІ, а потім повертати результати ШІ, і так далі.
Поява MCP дозволила ШІ читати локальні файли, підключатися до віддалених баз даних і навіть безпосередньо взаємодіяти з певними мережевими сервісами. Це означає, що ШІ більше не обмежується лише виведенням тексту, а може виконувати за вас багато повторювальної або процесної роботи.
! [MCP: Наступна гаряча точка Crypto+AI?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
Як працює MCP
Операція MCP включає в себе кілька ключових компонентів:
Завдяки MCP, штучний інтелект може не лише розуміти людську мову, але й безпосередньо перетворювати певні тексти на команди дій, що дозволяє здійснювати автоматизацію. Наприклад, упорядкування звітів з продажу, надсилання електронних листів клієнтам, навіть виконання дій у програмному забезпеченні для 3D-моделювання.
Важливість MCP
З'єднання AI з зовнішніми інструментами
MCP вирішує проблему застарілості даних у великих мовних моделях. Він дозволяє штучному інтелекту в реальному часі отримувати доступ та обробляти останні дані, а не обмежуватися лише попередньо навченими відомостями.
Стандартизація та універсальність
MCP надає єдиний стандарт для взаємодії штучного інтелекту з зовнішніми інструментами, подібно до популярності інтерфейсу USB-C. Це зменшує повторну розробку та підвищує сумісність.
Від пасивної реакції до активного виконання
Традиційні AI інструменти можуть лише відповідати на запитання, тоді як MCP дозволяє AI приймати рішення та виконувати команди на основі реальних умов, що значно підвищує практичність AI.
Безпека та контроль
MCP контролює доступ до даних за допомогою управління правами та API-ключами, забезпечуючи безпеку чутливої інформації.
Порівняння MCP та AI Agent
AI Agent - це AI-система, яка може автоматизовано виконувати конкретні завдання, тоді як MCP - це протокол. Основна різниця між ними полягає в тому:
MCP може допомогти AI Agent працювати ефективніше, спростивши процес взаємодії з різними інструментами та платформами.
Поточні відповідні проекти
Основне MCP: як рамка, розроблена офіційно командою Base, дозволяє взаємодіяти з блокчейном через діалог природною мовою.
Flock: децентралізована платформа навчання ШІ, що пропонує агентські моделі Web3, що дозволяє виконувати завдання на основі блокчейну з використанням ШІ локально.
LYRAOS: багатоагентна операційна система AI, яка дозволяє агентам AI безпосередньо взаємодіяти з блокчейном Solana та виконувати такі операції, як криптовалютні транзакції.
Висновок
Незважаючи на те, що MCP надає стандартизовані правила для взаємодії AI з зовнішніми інструментами, застосування в сфері Web3 все ще стикається з викликами. Ці виклики включають складність технічної інтеграції, ризики безпеки та регулювання, проблеми з користувацьким досвідом, а також втомленість ринку від AI-проєктів.
Хоча поєднання MCP з блокчейном має потенціал, потрібно подолати технологічні бар'єри та ринковий тиск. Якщо в майбутньому вдасться вдосконалити механізми безпеки, оптимізувати користувацький досвід і розробити дійсно цінні інноваційні застосування, "Web 3 + MCP" може вийти за рамки спекуляцій і стати новою основною технологічною тенденцією.