MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. مقدمة عن مفهوم MCP
في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تفتقر برامج الدردشة التقليدية إلى التخصيص والاستباقية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "شخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات محددة. ومع ذلك، لم يكن هذا كافيًا لجعل الذكاء الاصطناعي منفذًا نشطًا للمهام. نشأ مشروع Auto-GPT، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتنفيذ المهام تلقائيًا بناءً على قواعد وأدوات محددة مسبقًا.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما تنفيذ AI بشكل مستقل، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل في عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. وقد ظهر MCP (بروتوكول سياق النموذج) بهدف تبسيط طريقة تفاعل AI مع الأدوات الخارجية. من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصال موحدة، قام MCP بتبسيط عملية التفاعل بين نماذج AI والأدوات الخارجية بشكل كبير، مما زاد من كفاءة التطوير.
٢. التعاون بين MCP و AI Agent
MCP تتكامل مع AI Agent. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الآلية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق.
MCP يوفر معيار اتصالات موحد لوكيل الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع أدوات خارجية (بما في ذلك بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، وغيرها). هذا التوحيد يحل مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا من خلال MCP.
بالإضافة إلى ذلك، فتح MCP اتجاهات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل معًا وفقًا لتقسيم الوظائف لإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة المعاملات على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء المعاملات وإدارة المخاطر، مما يساعد على حل مشاكل الانزلاق، وتآكل المعاملات، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
ثلاثة، المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP موزعة تهدف إلى تقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمشاركة العوائد التجارية لمطوري MCP، وتحقيق الوصول الشامل إلى النماذج اللغوية الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE) ، مبنية على سولانا. التطبيق الأول لها قيد التطوير ، يهدف إلى توفير القدرة على دمج أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP ، مما يمكّن المطورين من الوصول بسرعة إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، وتقدم مؤشرات وأدوات تحليل لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تساعد المنصة المستخدمين في تقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين من خلال عرض تأثيرهم العقلي، وقدرتهم على المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدمين، وبيانات السلسلة. مؤخرًا، تم إطلاق تحديث Cookie.API 1.0 الذي يقدم خادم MCP مخصص للمطورين وغير الفنيين، مما يوفر خدمة MCP مخصصة للوكلاء سهلة الاستخدام.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي من خلال توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain.
أربعة، آفاق المستقبل
تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين، حيث تظهر إمكانات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في سيناريوهات التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق بعد منتجات ناضجة، مما أدى إلى وجود أزمة ثقة في السوق تجاه هذه المشاريع.
في المستقبل، تواجه تطوير بروتوكول MCP عدة تحديات، بما في ذلك تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم، بالإضافة إلى حل مشكلات التكامل التقني. ومع ذلك، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP تدريجياً، من المتوقع أن يتحقق تطبيق أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، من المتوقع أن يصبح محركًا رئيسيًا لدفع تطوير الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة مثل تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية. مع الحل التدريجي لهذه القضايا، سيلعب بروتوكول MCP دورًا متزايد الأهمية في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
MCP يدعم الابتكار في وكيل الذكاء الاصطناعي: تحقيق تفاعل سلس في Web3 وتنفيذ ذاتي
MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. مقدمة عن مفهوم MCP
في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تفتقر برامج الدردشة التقليدية إلى التخصيص والاستباقية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "شخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات محددة. ومع ذلك، لم يكن هذا كافيًا لجعل الذكاء الاصطناعي منفذًا نشطًا للمهام. نشأ مشروع Auto-GPT، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بتنفيذ المهام تلقائيًا بناءً على قواعد وأدوات محددة مسبقًا.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما تنفيذ AI بشكل مستقل، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل في عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. وقد ظهر MCP (بروتوكول سياق النموذج) بهدف تبسيط طريقة تفاعل AI مع الأدوات الخارجية. من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصال موحدة، قام MCP بتبسيط عملية التفاعل بين نماذج AI والأدوات الخارجية بشكل كبير، مما زاد من كفاءة التطوير.
٢. التعاون بين MCP و AI Agent
MCP تتكامل مع AI Agent. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الآلية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق.
MCP يوفر معيار اتصالات موحد لوكيل الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع أدوات خارجية (بما في ذلك بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، وغيرها). هذا التوحيد يحل مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي في مجال DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا من خلال MCP.
بالإضافة إلى ذلك، فتح MCP اتجاهات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي العمل معًا وفقًا لتقسيم الوظائف لإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة المعاملات على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء المعاملات وإدارة المخاطر، مما يساعد على حل مشاكل الانزلاق، وتآكل المعاملات، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
ثلاثة، المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP موزعة تهدف إلى تقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمشاركة العوائد التجارية لمطوري MCP، وتحقيق الوصول الشامل إلى النماذج اللغوية الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE) ، مبنية على سولانا. التطبيق الأول لها قيد التطوير ، يهدف إلى توفير القدرة على دمج أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP ، مما يمكّن المطورين من الوصول بسرعة إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، وتقدم مؤشرات وأدوات تحليل لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تساعد المنصة المستخدمين في تقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين من خلال عرض تأثيرهم العقلي، وقدرتهم على المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدمين، وبيانات السلسلة. مؤخرًا، تم إطلاق تحديث Cookie.API 1.0 الذي يقدم خادم MCP مخصص للمطورين وغير الفنيين، مما يوفر خدمة MCP مخصصة للوكلاء سهلة الاستخدام.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي من خلال توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain.
أربعة، آفاق المستقبل
تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين، حيث تظهر إمكانات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في سيناريوهات التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق بعد منتجات ناضجة، مما أدى إلى وجود أزمة ثقة في السوق تجاه هذه المشاريع.
في المستقبل، تواجه تطوير بروتوكول MCP عدة تحديات، بما في ذلك تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم، بالإضافة إلى حل مشكلات التكامل التقني. ومع ذلك، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP تدريجياً، من المتوقع أن يتحقق تطبيق أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، من المتوقع أن يصبح محركًا رئيسيًا لدفع تطوير الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة مثل تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية. مع الحل التدريجي لهذه القضايا، سيلعب بروتوكول MCP دورًا متزايد الأهمية في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain.