ИИ и MCP: новый шанс для освобождения человеческой производительности
Появление искусственного интеллекта принесло человечеству огромные возможности, он обещает освободить человеческий труд, повысить эффективность и качество большинства работ. Однако в настоящее время крупные языковые модели (LLM) все еще имеют некоторые ограничения, которые в основном проявляются в необходимости многократных диалогов для предоставления полезных рекомендаций, и пользователю все еще необходимо самостоятельно выполнять эти рекомендации. Это все еще оставляет определенный разрыв с истинным видением использования ИИ для помощи в нашей работе.
Однако, с развитием технологий мы постепенно приближаемся к этой цели. Сегодня, общаясь с ИИ, мы можем реализовать такие практические функции, как ответ на электронные письма, составление отчетов и даже автоматизированная торговля. Эта технология сочетания ИИ с практическими операциями является актуальной темой в области ИИ - MCP(Model Context Protocol).
Введение в MC
MCP — это стандартизированный протокол, выпущенный компанией Anthropic в ноябре 2024 года, предназначенный для решения проблемы, когда модели ИИ могут только "говорить", но не могут "действовать". Он состоит из трех частей:
Модель: различные крупные языковые модели ИИ
Контекст: дополнительные материалы или внешние инструменты для модели
Протокол: универсальные, стандартизированные спецификации или интерфейсы
Основная цель MCP заключается в том, чтобы с помощью унифицированных стандартов AI мог не только понимать и генерировать текст, но и непосредственно управлять внешними инструментами для выполнения различных задач. Это резко контрастирует с традиционными LLM(, такими как ChatGPT, Grok и другие ), которые ограничиваются только текстовым вводом и выводом.
Как работает MCP
Работа MCP включает три основных компонента:
MCP Host( администратор ): отвечает за общую координацию и управление. Например, Claude Desktop является типом Host, который может помочь ИИ получить доступ к локальным данным или инструментам.
MCP Client( Пользовательский интерфейс ): Получение пользовательских требований и взаимодействие с AI моделью. Примеры включают в себя чат-интерфейсы или IDE, интегрированные с MCP.
MCP Server( сервер ): может рассматриваться как набор API с аннотациями, предоставляющий различные функции, доступные для ИИ, такие как чтение базы данных, отправка электронной почты, управление файлами и т.д.
С помощью MCP ИИ может преобразовывать определенные тексты в команды действий, что позволяет осуществлять автоматизированные операции. Это позволяет ИИ не только понимать человеческий язык, но и выполнять конкретные задачи, такие как整理销售报表、发送客户邮件，甚至在3D建模软件中进行操作.
Важность MCP
Построить мост между ИИ и внешними инструментами
MCP преодолел ограниченность LLM, который полагается только на данные предобучения. Он позволяет ИИ в реальном времени получать доступ к актуальной информации и управлять ею, значительно расширяя область применения ИИ.
Стандартизация и универсальность
MCP предоставляет унифицированный стандарт для взаимодействия AI с внешними инструментами, аналогично тому, как USB-C интерфейс действует в области аппаратного обеспечения. Эта стандартизация избегает повторной разработки и повышает эффективность.
От пассивного реагирования к активному исполнению
Традиционные инструменты ИИ могут только отвечать на вопросы, в то время как MCP позволяет ИИ активно выполнять команды в зависимости от реальных условий и корректировать последующие действия на основе обратной связи.
Безопасность и контроль
MCP обеспечивает безопасность конфиденциальной информации с помощью управления правами и API-ключами, одновременно позволяя ИИ ограниченный доступ к внешним ресурсам.
Сравнение MCP и AI Agent
AI-агент обычно относится к AI-системам, способным автоматически выполнять определенные задачи, в то время как MCP является протоколом, который позволяет различным AI-моделям взаимодействовать с внешними инструментами. MCP можно рассматривать как усовершенствование AI-агента, которое предоставляет AI-агенту стандартизированный интерфейс инструментов, позволяя ему более эффективно выполнять задачи.
Применение MCP в области криптовалют
Некоторые проекты уже начали исследовать применение MCP в области криптовалют:
Официально разработанный Base фреймворк позволяет AI-приложениям взаимодействовать с блокчейном Base, пользователи могут развертывать контракты или осуществлять операции с кредитами через разговор на естественном языке.
Flock предложила децентрализованную платформу для обучения ИИ, цель которой - предоставить больше локализованных решений ИИ для среды Web3.
LYRAOS(LYRA MCP-OS) – это многофункциональная операционная система для AI-агентов, позволяющая AI напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana, выполнять операции с криптовалютами и другие действия.
Перспектива
Хотя MCP демонстрирует огромный потенциал в области Web3, в настоящее время успешные примеры все еще ограничены. Это может быть связано с тем, что интеграция технологий еще не достигла зрелости, а также с рисками безопасности и регулирования, привычками пользователей и опытом. Кроме того, рынок проявляет осторожность в отношении AI-проектов, инвесторы и пользователи больше ориентированы на практическую ценность приложений, а не на концептуальную спекуляцию.
В будущем сочетание MCP и блокчейна все еще имеет большой потенциал для развития. Если удастся решить технические барьеры, оптимизировать пользовательский опыт и разработать действительно инновационные приложения, то "Web3 + MCP" имеет все шансы стать важной силой, способствующей развитию отрасли.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
5 Лайков
Награда
5
5
Поделиться
комментарий
0/400
MetaMisery
· 19ч назад
бык и лошадь месячные зарплатные партии уже черные, и все еще ждут полного освобождения человечества благодаря ИИ
Посмотреть ОригиналОтветить0
HappyToBeDumped
· 19ч назад
разыгрывайте людей как лохов. Когда же мы также разыграем AI?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MysteryBoxBuster
· 19ч назад
Это старая история, почти такая же, как взлет xrp.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHarvester
· 19ч назад
Все еще занимаешься освобождением труда? Будут играть для лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoTarotReader
· 19ч назад
Ты все еще мечтаешь!? Автоматизация только сделает бедных еще беднее.
AI+MCP: Новый шанс для освобождения производительных сил человечества
ИИ и MCP: новый шанс для освобождения человеческой производительности
Появление искусственного интеллекта принесло человечеству огромные возможности, он обещает освободить человеческий труд, повысить эффективность и качество большинства работ. Однако в настоящее время крупные языковые модели (LLM) все еще имеют некоторые ограничения, которые в основном проявляются в необходимости многократных диалогов для предоставления полезных рекомендаций, и пользователю все еще необходимо самостоятельно выполнять эти рекомендации. Это все еще оставляет определенный разрыв с истинным видением использования ИИ для помощи в нашей работе.
Однако, с развитием технологий мы постепенно приближаемся к этой цели. Сегодня, общаясь с ИИ, мы можем реализовать такие практические функции, как ответ на электронные письма, составление отчетов и даже автоматизированная торговля. Эта технология сочетания ИИ с практическими операциями является актуальной темой в области ИИ - MCP(Model Context Protocol).
Введение в MC
MCP — это стандартизированный протокол, выпущенный компанией Anthropic в ноябре 2024 года, предназначенный для решения проблемы, когда модели ИИ могут только "говорить", но не могут "действовать". Он состоит из трех частей:
Основная цель MCP заключается в том, чтобы с помощью унифицированных стандартов AI мог не только понимать и генерировать текст, но и непосредственно управлять внешними инструментами для выполнения различных задач. Это резко контрастирует с традиционными LLM(, такими как ChatGPT, Grok и другие ), которые ограничиваются только текстовым вводом и выводом.
Как работает MCP
Работа MCP включает три основных компонента:
MCP Host( администратор ): отвечает за общую координацию и управление. Например, Claude Desktop является типом Host, который может помочь ИИ получить доступ к локальным данным или инструментам.
MCP Client( Пользовательский интерфейс ): Получение пользовательских требований и взаимодействие с AI моделью. Примеры включают в себя чат-интерфейсы или IDE, интегрированные с MCP.
MCP Server( сервер ): может рассматриваться как набор API с аннотациями, предоставляющий различные функции, доступные для ИИ, такие как чтение базы данных, отправка электронной почты, управление файлами и т.д.
С помощью MCP ИИ может преобразовывать определенные тексты в команды действий, что позволяет осуществлять автоматизированные операции. Это позволяет ИИ не только понимать человеческий язык, но и выполнять конкретные задачи, такие как整理销售报表、发送客户邮件，甚至在3D建模软件中进行操作.
Важность MCP
Построить мост между ИИ и внешними инструментами
MCP преодолел ограниченность LLM, который полагается только на данные предобучения. Он позволяет ИИ в реальном времени получать доступ к актуальной информации и управлять ею, значительно расширяя область применения ИИ.
Стандартизация и универсальность
MCP предоставляет унифицированный стандарт для взаимодействия AI с внешними инструментами, аналогично тому, как USB-C интерфейс действует в области аппаратного обеспечения. Эта стандартизация избегает повторной разработки и повышает эффективность.
Традиционные инструменты ИИ могут только отвечать на вопросы, в то время как MCP позволяет ИИ активно выполнять команды в зависимости от реальных условий и корректировать последующие действия на основе обратной связи.
Безопасность и контроль
MCP обеспечивает безопасность конфиденциальной информации с помощью управления правами и API-ключами, одновременно позволяя ИИ ограниченный доступ к внешним ресурсам.
Сравнение MCP и AI Agent
AI-агент обычно относится к AI-системам, способным автоматически выполнять определенные задачи, в то время как MCP является протоколом, который позволяет различным AI-моделям взаимодействовать с внешними инструментами. MCP можно рассматривать как усовершенствование AI-агента, которое предоставляет AI-агенту стандартизированный интерфейс инструментов, позволяя ему более эффективно выполнять задачи.
Применение MCP в области криптовалют
Некоторые проекты уже начали исследовать применение MCP в области криптовалют:
Официально разработанный Base фреймворк позволяет AI-приложениям взаимодействовать с блокчейном Base, пользователи могут развертывать контракты или осуществлять операции с кредитами через разговор на естественном языке.
Flock предложила децентрализованную платформу для обучения ИИ, цель которой - предоставить больше локализованных решений ИИ для среды Web3.
LYRAOS(LYRA MCP-OS) – это многофункциональная операционная система для AI-агентов, позволяющая AI напрямую взаимодействовать с блокчейном Solana, выполнять операции с криптовалютами и другие действия.
Перспектива
Хотя MCP демонстрирует огромный потенциал в области Web3, в настоящее время успешные примеры все еще ограничены. Это может быть связано с тем, что интеграция технологий еще не достигла зрелости, а также с рисками безопасности и регулирования, привычками пользователей и опытом. Кроме того, рынок проявляет осторожность в отношении AI-проектов, инвесторы и пользователи больше ориентированы на практическую ценность приложений, а не на концептуальную спекуляцию.
В будущем сочетание MCP и блокчейна все еще имеет большой потенциал для развития. Если удастся решить технические барьеры, оптимизировать пользовательский опыт и разработать действительно инновационные приложения, то "Web3 + MCP" имеет все шансы стать важной силой, способствующей развитию отрасли.