AI與MCP：推動人類生產力解放的新契機

人工智能的出現爲人類帶來了巨大的可能性，它有望解放人類勞動力，提升大多數工作的效率和質量。然而，目前大型語言模型(LLM)仍存在一些局限性，主要體現在需要多輪對話才能給出有用建議，且用戶還需親自執行這些建議。這與真正利用AI幫助我們工作的願景還有一定差距。

不過，隨着技術的進步，我們正在逐步接近這一目標。如今，通過與AI對話，我們可以實現郵件回復、報表撰寫等實際功能，甚至可以進行自動化交易。這種將AI與實際操作結合的技術，正是當前AI領域的熱點 - MCP(Model Context Protocol)。

MCP簡介

MCP是Anthropic公司於2024年11月推出的一套標準化協議，旨在解決AI模型只能"說"而無法"做"的問題。它由以下三個部分組成：

• Model: 指各種AI大型語言模型
• Context: 代表給模型的額外資料或外部工具
• Protocol: 通用、標準化的規範或接口

MCP的核心目標是通過統一規範，使AI不僅能理解和生成文字，還能直接操控外部工具完成各種任務。這與傳統的LLM(如ChatGPT、Grok等)形成鮮明對比，後者僅限於文字輸入和輸出。

MCP的運作方式

MCP的運作涉及三個主要組件：

1. MCP Host(管理員): 負責整體協調和管理。例如Claude Desktop就是一種Host，可以幫助AI訪問本地資料或工具。

2. MCP Client(用戶端): 接收用戶需求並與AI模型溝通。常見例子包括集成了MCP的聊天界面或IDE。

3. MCP Server(服務器): 可視爲一組帶有注解的API集合，提供AI可用的各種功能，如讀取數據庫、發送郵件、管理文件等。

通過MCP，AI能夠將特定文字直接轉化爲動作指令，從而實現自動化操作。這使得AI不僅能理解人類語言，還能執行具體任務，如整理銷售報表、發送客戶郵件，甚至在3D建模軟件中進行操作。

MCP的重要性

1. 打通AI與外部工具的橋梁

   MCP克服了LLM僅依賴預訓練數據的局限性。它允許AI實時訪問和操作最新信息，大大擴展了AI的應用範圍。

2. 標準化和通用性

   MCP爲AI與外部工具的交互提供了統一標準，類似於USB-C接口在硬件領域的作用。這種標準化避免了重復開發，提高了效率。

3. 從被動回應到主動執行

   傳統AI工具僅能回答問題，而MCP使AI能夠根據實際情況主動執行指令，並根據反饋調整後續行動。

4. 安全性與控管

   MCP通過權限和API密鑰管理等方式，確保敏感信息的安全，同時允許AI有限度地訪問外部資源。

MCP與AI Agent的比較

AI Agent通常指能自動處理特定任務的AI系統，而MCP是一種使不同AI模型與外部工具溝通的協議。MCP可以看作是AI Agent的一種增強，它爲AI Agent提供了標準化的工具接口，使其能更高效地完成任務。

MCP在加密貨幣領域的應用

一些項目已經開始探索MCP在加密貨幣領域的應用：

1. Base官方開發的框架允許AI應用與Base區塊鏈交互，用戶可以通過自然語言對話部署合約或進行借貸操作。

2. Flock提出了去中心化的AI訓練平台，旨在爲Web3環境提供更多本地化的AI解決方案。

3. LYRAOS(LYRA MCP-OS)是一個多AI Agent操作系統，允許AI直接與Solana區塊鏈交互，執行加密貨幣交易等操作。

展望

盡管MCP在Web3領域展現出巨大潛力，但目前成功案例仍然有限。這可能是由於技術整合尚未成熟、安全與監管風險、用戶習慣與體驗等因素導致。此外，市場對AI項目的態度也趨於謹慎，投資者和用戶更關注實際應用價值而非概念炒作。

未來，MCP與區塊鏈的結合仍有很大發展空間。如果能夠解決技術門檻、優化用戶體驗，並開發出真正具有創新價值的應用，"Web3 + MCP"有望成爲推動行業發展的重要力量。