# AIとMCP:人間の生産性の解放を促進する新たな機会人工知能の出現は人類に巨大な可能性をもたらし、人間の労働力を解放し、大多数の仕事の効率と品質を向上させることが期待されています。しかし、現在の大規模言語モデル(LLM)にはいくつかの限界があり、主に有用な提案を出すために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する必要があります。これは、AIを真に活用して私たちの仕事を助けるというビジョンにはまだ一定のギャップがあります。しかし、技術の進歩に伴い、私たちはこの目標に徐々に近づいています。現在、AIとの対話を通じて、メールの返信やレポートの作成などの実際の機能を実現でき、さらには自動取引も可能です。このAIと実際の操作を結びつける技術は、現在のAI分野のホットトピックである - MC(モデルコンテキストプロトコル)。! [MCP:Crypto+AIの次の引火点? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489)## MCPの紹介MCPはAnthropic社が2024年11月に発表した標準化プロトコルであり、AIモデルが「言う」ことはできるが「行う」ことができないという問題を解決することを目的としています。それは以下の3つの部分で構成されています：- モデル: 様々なAI大型言語モデル- コンテキスト: モデルに与える追加資料や外部ツール- プロトコル: 一般的で標準化された規範またはインターフェースMCPの核心目標は、統一された規範を通じて、AIが文字を理解し生成するだけでなく、外部ツールを直接操作して様々なタスクを完遂できるようにすることです。これは、従来のLLM(であるChatGPTやGrokなど)と明確に対比され、後者は文字の入力と出力に限定されています。## MCPの仕組みMCPの運用には3つの主要なコンポーネントが含まれています：1. MCP Host(管理者): 全体の調整と管理を担当します。例えば、Claude DesktopはHostの一種であり、AIがローカルの資料やツールにアクセスするのを助けることができます。2. MCPクライアント(ユーザー端): ユーザーの要求を受け取り、AIモデルとコミュニケーションを取ります。一般的な例にはMCPを統合したチャットインターフェースやIDEが含まれます。3. MCP Server(サーバー): 注釈付きのAPIセットと見なすことができ、データベースの読み取り、メールの送信、ファイルの管理など、AIが利用できるさまざまな機能を提供します。MCPを通じて、AIは特定のテキストを直接アクション命令に変換し、自動化操作を実現できます。これにより、AIは人間の言語を理解するだけでなく、販売報告書の整理、顧客メールの送信、さらには3Dモデリングソフトウェアでの操作など、具体的なタスクを実行できます。## MCPの重要性1. AIと外部ツールの橋渡しをする MCPは、LLMが事前学習データにのみ依存するという制限を克服しました。これにより、AIはリアルタイムで最新の情報にアクセスし、操作することが可能になり、AIの適用範囲が大幅に拡大しました。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、ハードウェア分野におけるUSB-Cインターフェースの役割に似ています。この標準化により、重複開発が避けられ、効率が向上します。3. 事後対応から事前対応への移行 従来のAIツールは質問に答えることしかできませんでしたが、MCPはAIが実際の状況に基づいて指示を能動的に実行し、フィードバックに基づいてその後の行動を調整できるようにします。4. セキュリティと管理 MCPは、権限とAPIキー管理などの方法を通じて、機密情報の安全性を確保し、同時にAIが外部リソースに制限されたアクセスを許可します。## MCPとAIエージェントの比較AIエージェントは通常、特定のタスクを自動的に処理できるAIシステムを指しますが、MCPは異なるAIモデルと外部ツールとのコミュニケーションを可能にするプロトコルです。MCPはAIエージェントの一種の強化と見なすことができ、AIエージェントに標準化されたツールインターフェースを提供し、より効率的にタスクを完了できるようにします。## 暗号通貨分野でのMCPの応用いくつかのプロジェクトが暗号通貨分野におけるMCPの適用を探求し始めています：1. Base公式に開発されたフレームワークは、AIアプリケーションがBaseブロックチェーンと対話することを可能にし、ユーザーは自然言語の対話を通じて契約を展開したり、貸付操作を行ったりできます。2. Flockは、Web3環境により多くのローカライズされたAIソリューションを提供することを目的とした、分散型AIトレーニングプラットフォームを提案しました。3. LYRAOS(LYRA MCP-OS)は、AIがSolanaブロックチェーンと直接対話し、暗号通貨の取引などの操作を実行することを可能にする多AIエージェントオペレーティングシステムです。## 見通しMCPはWeb3分野で巨大な潜在能力を示していますが、現在の成功事例はまだ限られています。これは、技術統合が未成熟であること、安全性と規制リスク、ユーザーの習慣や体験などの要因による可能性があります。また、市場はAIプロジェクトに対しても慎重な姿勢を示しており、投資家やユーザーは概念の炒作よりも実際の応用価値により関心を持っています。未来、MCPとブロックチェーンの結合にはまだ大きな成長の余地があります。技術的な障壁を解決し、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、真に革新的な価値を持つアプリケーションを開発できれば、"Web3 + MCP"は業界の発展を推進する重要な力となることが期待されています。
AI+MCP:人間の生産性を解き放つ新たな機会
AIとMCP:人間の生産性の解放を促進する新たな機会
人工知能の出現は人類に巨大な可能性をもたらし、人間の労働力を解放し、大多数の仕事の効率と品質を向上させることが期待されています。しかし、現在の大規模言語モデル(LLM)にはいくつかの限界があり、主に有用な提案を出すために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する必要があります。これは、AIを真に活用して私たちの仕事を助けるというビジョンにはまだ一定のギャップがあります。
しかし、技術の進歩に伴い、私たちはこの目標に徐々に近づいています。現在、AIとの対話を通じて、メールの返信やレポートの作成などの実際の機能を実現でき、さらには自動取引も可能です。このAIと実際の操作を結びつける技術は、現在のAI分野のホットトピックである - MC(モデルコンテキストプロトコル)。
! MCP:Crypto+AIの次の引火点?
MCPの紹介
MCPはAnthropic社が2024年11月に発表した標準化プロトコルであり、AIモデルが「言う」ことはできるが「行う」ことができないという問題を解決することを目的としています。それは以下の3つの部分で構成されています：
MCPの核心目標は、統一された規範を通じて、AIが文字を理解し生成するだけでなく、外部ツールを直接操作して様々なタスクを完遂できるようにすることです。これは、従来のLLM(であるChatGPTやGrokなど)と明確に対比され、後者は文字の入力と出力に限定されています。
MCPの仕組み
MCPの運用には3つの主要なコンポーネントが含まれています：
MCP Host(管理者): 全体の調整と管理を担当します。例えば、Claude DesktopはHostの一種であり、AIがローカルの資料やツールにアクセスするのを助けることができます。
MCPクライアント(ユーザー端): ユーザーの要求を受け取り、AIモデルとコミュニケーションを取ります。一般的な例にはMCPを統合したチャットインターフェースやIDEが含まれます。
MCP Server(サーバー): 注釈付きのAPIセットと見なすことができ、データベースの読み取り、メールの送信、ファイルの管理など、AIが利用できるさまざまな機能を提供します。
MCPを通じて、AIは特定のテキストを直接アクション命令に変換し、自動化操作を実現できます。これにより、AIは人間の言語を理解するだけでなく、販売報告書の整理、顧客メールの送信、さらには3Dモデリングソフトウェアでの操作など、具体的なタスクを実行できます。
MCPの重要性
AIと外部ツールの橋渡しをする
MCPは、LLMが事前学習データにのみ依存するという制限を克服しました。これにより、AIはリアルタイムで最新の情報にアクセスし、操作することが可能になり、AIの適用範囲が大幅に拡大しました。
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、ハードウェア分野におけるUSB-Cインターフェースの役割に似ています。この標準化により、重複開発が避けられ、効率が向上します。
従来のAIツールは質問に答えることしかできませんでしたが、MCPはAIが実際の状況に基づいて指示を能動的に実行し、フィードバックに基づいてその後の行動を調整できるようにします。
セキュリティと管理
MCPは、権限とAPIキー管理などの方法を通じて、機密情報の安全性を確保し、同時にAIが外部リソースに制限されたアクセスを許可します。
MCPとAIエージェントの比較
AIエージェントは通常、特定のタスクを自動的に処理できるAIシステムを指しますが、MCPは異なるAIモデルと外部ツールとのコミュニケーションを可能にするプロトコルです。MCPはAIエージェントの一種の強化と見なすことができ、AIエージェントに標準化されたツールインターフェースを提供し、より効率的にタスクを完了できるようにします。
暗号通貨分野でのMCPの応用
いくつかのプロジェクトが暗号通貨分野におけるMCPの適用を探求し始めています：
Base公式に開発されたフレームワークは、AIアプリケーションがBaseブロックチェーンと対話することを可能にし、ユーザーは自然言語の対話を通じて契約を展開したり、貸付操作を行ったりできます。
Flockは、Web3環境により多くのローカライズされたAIソリューションを提供することを目的とした、分散型AIトレーニングプラットフォームを提案しました。
LYRAOS(LYRA MCP-OS)は、AIがSolanaブロックチェーンと直接対話し、暗号通貨の取引などの操作を実行することを可能にする多AIエージェントオペレーティングシステムです。
見通し
MCPはWeb3分野で巨大な潜在能力を示していますが、現在の成功事例はまだ限られています。これは、技術統合が未成熟であること、安全性と規制リスク、ユーザーの習慣や体験などの要因による可能性があります。また、市場はAIプロジェクトに対しても慎重な姿勢を示しており、投資家やユーザーは概念の炒作よりも実際の応用価値により関心を持っています。
未来、MCPとブロックチェーンの結合にはまだ大きな成長の余地があります。技術的な障壁を解決し、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、真に革新的な価値を持つアプリケーションを開発できれば、"Web3 + MCP"は業界の発展を推進する重要な力となることが期待されています。