AI与MCP：推动人类生产力解放的新契机

人工智能的出现为人类带来了巨大的可能性，它有望解放人类劳动力，提升大多数工作的效率和质量。然而，目前大型语言模型(LLM)仍存在一些局限性，主要体现在需要多轮对话才能给出有用建议，且用户还需亲自执行这些建议。这与真正利用AI帮助我们工作的愿景还有一定差距。

不过，随着技术的进步，我们正在逐步接近这一目标。如今，通过与AI对话，我们可以实现邮件回复、报表撰写等实际功能，甚至可以进行自动化交易。这种将AI与实际操作结合的技术，正是当前AI领域的热点 - MCP(Model Context Protocol)。

MCP简介

MCP是Anthropic公司于2024年11月推出的一套标准化协议，旨在解决AI模型只能"说"而无法"做"的问题。它由以下三个部分组成：

• Model: 指各种AI大型语言模型
• Context: 代表给模型的额外资料或外部工具
• Protocol: 通用、标准化的规范或接口

MCP的核心目标是通过统一规范，使AI不仅能理解和生成文字，还能直接操控外部工具完成各种任务。这与传统的LLM(如ChatGPT、Grok等)形成鲜明对比，后者仅限于文字输入和输出。

MCP的运作方式

MCP的运作涉及三个主要组件：

1. MCP Host(管理员): 负责整体协调和管理。例如Claude Desktop就是一种Host，可以帮助AI访问本地资料或工具。

2. MCP Client(用户端): 接收用户需求并与AI模型沟通。常见例子包括集成了MCP的聊天界面或IDE。

3. MCP Server(服务器): 可视为一组带有注解的API集合，提供AI可用的各种功能，如读取数据库、发送邮件、管理文件等。

通过MCP，AI能够将特定文字直接转化为动作指令，从而实现自动化操作。这使得AI不仅能理解人类语言，还能执行具体任务，如整理销售报表、发送客户邮件，甚至在3D建模软件中进行操作。

MCP的重要性

1. 打通AI与外部工具的桥梁

   MCP克服了LLM仅依赖预训练数据的局限性。它允许AI实时访问和操作最新信息，大大扩展了AI的应用范围。

2. 标准化和通用性

   MCP为AI与外部工具的交互提供了统一标准，类似于USB-C接口在硬件领域的作用。这种标准化避免了重复开发，提高了效率。

3. 从被动回应到主动执行

   传统AI工具仅能回答问题，而MCP使AI能够根据实际情况主动执行指令，并根据反馈调整后续行动。

4. 安全性与控管

   MCP通过权限和API密钥管理等方式，确保敏感信息的安全，同时允许AI有限度地访问外部资源。

MCP与AI Agent的比较

AI Agent通常指能自动处理特定任务的AI系统，而MCP是一种使不同AI模型与外部工具沟通的协议。MCP可以看作是AI Agent的一种增强，它为AI Agent提供了标准化的工具接口，使其能更高效地完成任务。

MCP在加密货币领域的应用

一些项目已经开始探索MCP在加密货币领域的应用：

1. Base官方开发的框架允许AI应用与Base区块链交互，用户可以通过自然语言对话部署合约或进行借贷操作。

2. Flock提出了去中心化的AI训练平台，旨在为Web3环境提供更多本地化的AI解决方案。

3. LYRAOS(LYRA MCP-OS)是一个多AI Agent操作系统，允许AI直接与Solana区块链交互，执行加密货币交易等操作。

展望

尽管MCP在Web3领域展现出巨大潜力，但目前成功案例仍然有限。这可能是由于技术整合尚未成熟、安全与监管风险、用户习惯与体验等因素导致。此外，市场对AI项目的态度也趋于谨慎，投资者和用户更关注实际应用价值而非概念炒作。

未来，MCP与区块链的结合仍有很大发展空间。如果能够解决技术门槛、优化用户体验，并开发出真正具有创新价值的应用，"Web3 + MCP"有望成为推动行业发展的重要力量。