MCP و AI Agent: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. مقدمة عن مفهوم MCP
غالباً ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى الطابع الشخصي والإنسانية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرة محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بشكل نشط.
لتمكين الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام بشكل نشط، تم إنشاء مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكّنه من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا وإرجاع النتائج. على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة.
لتجاوز هذه التحديات، وُلد بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال تقديم معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. هذه الواجهة والمعايير الاتصالية الموحدة تبسط بشكل كبير عملية التطوير، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بشكل أسرع وأكثر فعالية مع الأدوات الخارجية.
٢. التعاون بين MCP و AI Agent
تت complement MC و AI Agent بينهما. يركز AI Agent بشكل أساسي على التشغيل الآلي للبلوك تشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما تركز MC على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التوافق والمرونة عبر الأنظمة الأساسية.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد للتفاعل بين وكيل الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات البلوكشين والعقود الذكية والخدمات خارج السلسلة، إلخ). تحل هذه المعايير الموحدة مشكلة تفتت الواجهات في تطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، ويعزز بشكل كبير من قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi من خلال MCP الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظته الاستثمارية تلقائيًا.
بالإضافة إلى ذلك، يفتح MCP اتجاهات جديدة للتعاون لوكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال MCP، يمكن لعدة وكلاء ذكاء اصطناعي التعاون وفقًا لتوزيع الوظائف، وإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة المعاملات على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء المعاملات وإدارة المخاطر، وحل مشكلات الانزلاق، وتآكل المعاملات، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
ثلاثة، المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، 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 نماذج اللغة الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. الظلام
DARK هو شبكة MCP تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE)، مبنية على سولانا. تطبيقها الأول قيد التطوير، يهدف إلى توفير قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يتيح للمطورين الاتصال بسرعة بمجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، وتوفر للمستخدمين مؤشرات شاملة وأدوات تحليلية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء مختلف وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال عرض التأثير العقلي، وقدرة المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدم، وبيانات السلسلة. مؤخراً، تم تحديث Cookie.API1.0 مع إطلاق خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص للوكلاء الذكيين قابل للتوصيل والبدء، مصمم للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.
4. سكاي أي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 مبني على شبكة BNB ، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. توفر المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل البيني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3 ، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل ، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي ، والمرافق على مستوى البروتوكول ، وبالتالي تعزيز التطبيق الفعلي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حاليًا ، يدعم SkyAI مجموعات البيانات المجمعة من شبكة BNB وSolana ، حيث تجاوز حجم البيانات 10 مليارات صف ، وفي المستقبل ، سيطلق خادم بيانات MCP يدعم شبكة Ethereum الرئيسية وسلسلة Base.
أربعة، التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكولات MCP إمكانيات كبيرة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، وخاصة في مشاهد مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، فإن معظم المشاريع المعتمدة على MCP لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق منتجات ناضجة، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق. تعكس هذه الظاهرة أزمة ثقة في سوق مشاريع MCP، ناتجة أساسًا عن طول دورة تطوير المنتجات ونقص التطبيقات العملية.
في المستقبل، من المتوقع أن يحقق بروتوكول MCP تطبيقات أوسع في مجالات DeFi وDAO. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات سلسلة الكتل في الوقت الحقيقي وتنفيذ التداولات الآلية من خلال بروتوكول MCP، مما يعزز من كفاءة ودقة تحليل السوق. علاوة على ذلك، فإن الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP، من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية الأصول الذكية وعملية الأصول.
ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة في مجالات تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية. ستكون كيفية تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم هي القضايا الأساسية التي يواجهها مشروع MCP الحالي. في الوقت نفسه، بسبب الفروق في منطق العقود الذكية والهياكل البيانية بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp، لا يزال يتطلب خادم MCP الموحد والمعياري استثمار كميات كبيرة من موارد التطوير.
بشكل عام، فإن بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، مع نضوج التكنولوجيا وتوسع سيناريوهات التطبيق، من المتوقع أن يصبح محركاً مهماً لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين التغلب على العديد من التحديات لتحقيق هذا الهدف، ويتطلب ذلك جهوداً مستمرة وابتكاراً من الصناعة.
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 بروتوكول يقود عصر AI Agent الجديد: الدمج الابتكاري في نظام Web3 البيئي
MCP و AI Agent: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
1. مقدمة عن مفهوم MCP
غالباً ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي إلى الطابع الشخصي والإنسانية. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرة محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بشكل نشط.
لتمكين الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام بشكل نشط، تم إنشاء مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكّنه من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا للقواعد المحددة مسبقًا وإرجاع النتائج. على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة.
لتجاوز هذه التحديات، وُلد بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال تقديم معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. هذه الواجهة والمعايير الاتصالية الموحدة تبسط بشكل كبير عملية التطوير، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بشكل أسرع وأكثر فعالية مع الأدوات الخارجية.
٢. التعاون بين MCP و AI Agent
تت complement MC و AI Agent بينهما. يركز AI Agent بشكل أساسي على التشغيل الآلي للبلوك تشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما تركز MC على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التوافق والمرونة عبر الأنظمة الأساسية.
تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد للتفاعل بين وكيل الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات البلوكشين والعقود الذكية والخدمات خارج السلسلة، إلخ). تحل هذه المعايير الموحدة مشكلة تفتت الواجهات في تطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، ويعزز بشكل كبير من قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi من خلال MCP الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظته الاستثمارية تلقائيًا.
بالإضافة إلى ذلك، يفتح MCP اتجاهات جديدة للتعاون لوكلاء الذكاء الاصطناعي. من خلال MCP، يمكن لعدة وكلاء ذكاء اصطناعي التعاون وفقًا لتوزيع الوظائف، وإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة المعاملات على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من وكلاء المعاملات وإدارة المخاطر، وحل مشكلات الانزلاق، وتآكل المعاملات، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
ثلاثة، المشاريع ذات الصلة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، 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 نماذج اللغة الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.
2. الظلام
DARK هو شبكة MCP تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE)، مبنية على سولانا. تطبيقها الأول قيد التطوير، يهدف إلى توفير قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يتيح للمطورين الاتصال بسرعة بمجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، وتوفر للمستخدمين مؤشرات شاملة وأدوات تحليلية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء مختلف وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال عرض التأثير العقلي، وقدرة المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدم، وبيانات السلسلة. مؤخراً، تم تحديث Cookie.API1.0 مع إطلاق خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص للوكلاء الذكيين قابل للتوصيل والبدء، مصمم للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.
4. سكاي أي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 مبني على شبكة BNB ، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. توفر المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل البيني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3 ، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل ، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي ، والمرافق على مستوى البروتوكول ، وبالتالي تعزيز التطبيق الفعلي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حاليًا ، يدعم SkyAI مجموعات البيانات المجمعة من شبكة BNB وSolana ، حيث تجاوز حجم البيانات 10 مليارات صف ، وفي المستقبل ، سيطلق خادم بيانات MCP يدعم شبكة Ethereum الرئيسية وسلسلة Base.
أربعة، التنمية المستقبلية
تظهر بروتوكولات MCP إمكانيات كبيرة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، وخاصة في مشاهد مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، فإن معظم المشاريع المعتمدة على MCP لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق منتجات ناضجة، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق. تعكس هذه الظاهرة أزمة ثقة في سوق مشاريع MCP، ناتجة أساسًا عن طول دورة تطوير المنتجات ونقص التطبيقات العملية.
في المستقبل، من المتوقع أن يحقق بروتوكول MCP تطبيقات أوسع في مجالات DeFi وDAO. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات سلسلة الكتل في الوقت الحقيقي وتنفيذ التداولات الآلية من خلال بروتوكول MCP، مما يعزز من كفاءة ودقة تحليل السوق. علاوة على ذلك، فإن الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP، من المتوقع أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يدفع نحو لامركزية الأصول الذكية وعملية الأصول.
ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة في مجالات تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية. ستكون كيفية تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم هي القضايا الأساسية التي يواجهها مشروع MCP الحالي. في الوقت نفسه، بسبب الفروق في منطق العقود الذكية والهياكل البيانية بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp، لا يزال يتطلب خادم MCP الموحد والمعياري استثمار كميات كبيرة من موارد التطوير.
بشكل عام، فإن بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، مع نضوج التكنولوجيا وتوسع سيناريوهات التطبيق، من المتوقع أن يصبح محركاً مهماً لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين التغلب على العديد من التحديات لتحقيق هذا الهدف، ويتطلب ذلك جهوداً مستمرة وابتكاراً من الصناعة.