الذكاء الاصطناعي وMC: فرصة جديدة لتحرير إنتاجية البشرية

لقد جلب ظهور الذكاء الاصطناعي إمكانيات هائلة للبشرية، حيث من المتوقع أن يحرر القوى العاملة البشرية، ويعزز من كفاءة وجودة معظم الأعمال. ومع ذلك، لا تزال نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تعاني من بعض القيود، حيث تتطلب عدة جولات من المحادثة لتقديم اقتراحات مفيدة، ويحتاج المستخدمون أيضًا إلى تنفيذ هذه الاقتراحات بأنفسهم. وهذه الفجوة بين الرؤية الحقيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مساعدتنا على العمل لا تزال قائمة.

ومع ذلك، مع تقدم التكنولوجيا، نحن نقترب تدريجياً من هذا الهدف. اليوم، من خلال التحدث مع الذكاء الاصطناعي، يمكننا تحقيق وظائف عملية مثل الرد على البريد الإلكتروني، كتابة التقارير، وحتى إجراء التداولات الآلية. هذه التقنية التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والعمليات الفعلية، هي بالضبط النقطة الساخنة الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي - MCP(Model Context Protocol).

! [MCP: نقطة الاشتعال التالية ل Crypto + الذكاء الاصطناعي؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)

مقدمة MCP

MCP هو مجموعة من البروتوكولات القياسية التي أطلقتها شركة Anthropic في نوفمبر 2024، تهدف إلى حل مشكلة أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكنها "التحدث" فقط ولا يمكنها "القيام". تتكون من الأجزاء الثلاثة التالية:

• النموذج: يشير إلى نماذج اللغة الكبيرة المتنوعة للذكاء الاصطناعي
• السياق: يمثل المواد الإضافية أو الأدوات الخارجية المقدمة للنموذج
• البروتوكول: مواصفة أو واجهة عامة ومعيارية

الهدف الأساسي من MCP هو من خلال توحيد المعايير، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي ليس فقط فهم وإنتاج النصوص، بل يمكنه أيضًا التحكم مباشرة في الأدوات الخارجية لإكمال مهام متنوعة. هذا يتناقض بشكل حاد مع LLM( التقليدية مثل ChatGPT و Grok وغيرها من LLM) التي تقتصر فقط على إدخال وإخراج النص.

كيفية عمل MCP

يتضمن تشغيل MCP ثلاثة مكونات رئيسية:

1. MCP Host( مدير): مسؤول عن التنسيق والإدارة العامة. على سبيل المثال، Claude Desktop هو نوع من Host، يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى البيانات أو الأدوات المحلية.

2. MCP Client( واجهة المستخدم): تلقي متطلبات المستخدم والتواصل مع نموذج الذكاء الاصطناعي. تشمل الأمثلة الشائعة واجهات الدردشة أو IDE المدمجة مع MCP.

3. MCP Server( الخادم ): يمكن اعتباره مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات المرفقة بالتعليقات، التي توفر وظائف متنوعة يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها، مثل قراءة قواعد البيانات، وإرسال البريد الإلكتروني، وإدارة الملفات، وغيرها.

من خلال MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي تحويل النصوص المحددة مباشرة إلى أوامر تنفيذية، مما يتيح التشغيل الآلي. وهذا يجعل الذكاء الاصطناعي قادرًا ليس فقط على فهم اللغة البشرية، ولكن أيضًا على تنفيذ مهام محددة، مثل تنظيم تقارير المبيعات، وإرسال رسائل البريد الإلكتروني للعملاء، وحتى إجراء العمليات في برامج النمذجة ثلاثية الأبعاد.

أهمية MCP

1. بناء جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية

   MCP تغلب على قيود LLM التي تعتمد فقط على بيانات ما قبل التدريب. إنه يسمح للذكاء الاصطناعي بالوصول إلى المعلومات الحديثة والتفاعل معها في الوقت الحقيقي، مما يوسع بشكل كبير نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

2. التوحيد والعمومية

   يوفر MCP معيارًا موحدًا للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، مشابهًا لدور واجهة USB-C في مجال الأجهزة. تتجنب هذه المعايير التطوير المكرر، مما يزيد من الكفاءة.

3. من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط

   أدوات الذكاء الاصطناعي التقليدية يمكنها فقط الإجابة على الأسئلة، بينما تجعل MCP الذكاء الاصطناعي قادرًا على تنفيذ التعليمات بشكل نشط وفقًا للظروف الفعلية، وضبط الإجراءات اللاحقة بناءً على الملاحظات.

4. الأمان والرقابة

   MCP من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح API، يضمن أمان المعلومات الحساسة، مع السماح للذكاء الاصطناعي بالوصول المحدود إلى الموارد الخارجية.

مقارنة بين MCP و AI Agent

عادةً ما تشير وكيل الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها معالجة مهام محددة تلقائيًا، بينما يعد MCP بروتوكولًا يتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة التواصل مع الأدوات الخارجية. يمكن اعتبار MCP نوعًا من التعزيز لوكيل الذكاء الاصطناعي، حيث يوفر واجهات أدوات معيارية لوكيل الذكاء الاصطناعي، مما يمكّنه من إتمام المهام بشكل أكثر كفاءة.

MCP في مجال العملات المشفرة

بعض المشاريع بدأت في استكشاف تطبيق MCP في مجال العملات المشفرة:

1. الإطار الذي طورته Base بشكل رسمي يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع سلسلة الكتل Base، حيث يمكن للمستخدمين نشر العقود أو إجراء عمليات الإقراض من خلال محادثات بلغة طبيعية.

2. Flock قدمت منصة تدريب AI لامركزية، تهدف إلى توفير المزيد من الحلول المحلية للذكاء الاصطناعي في بيئة Web3.

3. LYRAOS(LYRA MCP-OS) هو نظام تشغيل متعدد الوكلاء الذكاء الاصطناعي، يسمح للذكاء الاصطناعي بالتفاعل مباشرة مع سلسلة الكتل سولانا، وتنفيذ معاملات العملات المشفرة وغيرها من العمليات.

آفاق

على الرغم من أن MCP تظهر إمكانيات هائلة في مجال Web3، إلا أن حالات النجاح لا تزال محدودة في الوقت الحالي. قد يكون ذلك بسبب عدم نضوج تكامل التكنولوجيا، ومخاطر الأمان والتنظيم، وعادات وتجارب المستخدمين، وغيرها من العوامل. بالإضافة إلى ذلك، فإن السوق تتبنى موقفًا حذرًا تجاه مشاريع الذكاء الاصطناعي، حيث يولي المستثمرون والمستخدمون اهتمامًا أكبر للقيمة التطبيقية الفعلية بدلاً من مضاربات المفاهيم.

في المستقبل، لا يزال هناك مجال كبير لتطور دمج MCP مع blockchain. إذا تمكنا من حل العوائق التقنية، وتحسين تجربة المستخدم، وتطوير تطبيقات ذات قيمة ابتكارية حقيقية، فإن "Web3 + MCP" من المتوقع أن تصبح قوة دافعة مهمة لتطوير الصناعة.