جسر الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: صعود بروتوكول MCP القياسي

تكمن أهمية الذكاء الاصطناعي في تحرير القوى العاملة البشرية، ورفع الحد الأدنى من قدرات معظم الوظائف. ومع ذلك، لا تزال نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تعاني من قيود، حيث تحتاج إلى حوارات متكررة لتقديم الاقتراحات، ويجب على المستخدم تنفيذ هذه الاقتراحات بنفسه. وهذا لا يزال بعيدًا بعض الشيء عن المثالية في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في العمل.

إذا كان من الممكن من خلال الحوار مع الذكاء الاصطناعي استخدام الكمبيوتر للرد على رسائل البريد الإلكتروني، كتابة التقارير، وغيرها من الوظائف، بل وحتى التداول الآلي، فسوف يقترب ذلك أكثر من رؤية تحرير الإنتاجية. وهذه التقنية هي الكلمة الرئيسية الشائعة في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي - MC.

ما هو MCP؟

MCP (بروتوكول نموذج السياق) هو مجموعة من البروتوكولات القياسية، تهدف إلى حل مشكلة أن نماذج الذكاء الاصطناعي في الماضي كانت تستطيع "التحدث" ولكنها لم تستطع "القيام" بالأشياء. يتكون من الأجزاء التالية:

• النموذج: يشير إلى نماذج اللغة الكبيرة المتنوعة للذكاء الاصطناعي
• السياق: يمثل معلومات إضافية أو أدوات خارجية تُعطى للنموذج
• بروتوكول：通用、标准化的规范或接口

الهدف من MCP هو جعل الذكاء الاصطناعي قادرًا على فهم النصوص وتوليدها، وكذلك التحكم مباشرة في الأدوات الخارجية لإتمام مهام متنوعة.

! [MCP: نقطة الاشتعال التالية ل Crypto + الذكاء الاصطناعي؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)

كيفية عمل MC

يتضمن تشغيل MCP المكونات الرئيسية التالية:

1. MCP Host：يكون مسؤولاً عن إدارة وتنسيق عمل MCP بأكمله.
2. MCP Client: يستقبل متطلبات المستخدم ويتواصل مع نموذج الذكاء الاصطناعي.
3. خادم MC: يوفر وظائف يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها، مثل قراءة قواعد البيانات، إرسال البريد الإلكتروني، إدارة الملفات، وغيرها.

مع MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي ليس فقط فهم اللغة البشرية، ولكن أيضًا تحويل النصوص المحددة مباشرةً إلى أوامر تنفيذ، وبالتالي إكمال العمليات الآلية.

أهمية MC

1. بناء جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: يسمح MCP للذكاء الاصطناعي بالوصول إلى الموارد الخارجية والتفاعل معها في الوقت الحقيقي، متجاوزًا قيود البيانات المدربة مسبقًا التقليدية.

2. المعايير والعمومية: يوفر بروتوكول MCP معايير موحدة لمطوري البرمجيات المختلفين، مما يمنع التطوير المكرر ويزيد من كفاءة التكامل.

3. من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقرر بناءً على الظروف الحالية ماذا ينفذ من التعليمات، ويقوم بالخطوة التالية بناءً على التغذية الراجعة.

4. الأمان والرقابة: يتحكم بروتوكول MCP في الوصول إلى البيانات من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح API، لضمان عدم تسرب المعلومات الحساسة.

مقارنة بين MC و AI Agent

AI Agent هو نظام ذكاء اصطناعي يمكنه أتمتة المهام المحددة، بينما MCP هو بروتوكول. يمكن أن يساعد MCP AI Agent في العمل بشكل أكثر كفاءة من خلال توفير واجهة أدوات موحدة ومعايير.

يمكن أن يجمع بينهما الذكاء الاصطناعي لفهم كيفية التصرف وأيضًا معرفة المكان الذي يجب أن يتصرف فيه.

المشاريع ذات الصلة الحالية

1. MC الأساسي: يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع blockchain، حيث يمكن للمستخدمين نشر العقود أو إجراء القروض من خلال محادثات بلغة طبيعية.

2. قيثارة (LYRAOS): نظام تشغيل متعدد الوكلاء الذكائيين، يسمح للوكلاء الذكائيين بالتفاعل مباشرة مع البلوكشين، وتنفيذ عمليات التداول بالعملات المشفرة وغيرها من العمليات.

الخاتمة

على الرغم من أن بروتوكول MC يوفر قواعد موحدة للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، إلا أن الحالات الناجحة في مجال Web3 لا تزال محدودة. قد يكون ذلك بسبب عدم نضج تكامل التقنية، والمخاطر المتعلقة بالأمان والتنظيم، وعادات المستخدمين وتجاربهم.

إن دمج MCP مع blockchain يحمل إمكانيات هائلة، لكنه يواجه في الوقت نفسه تحديات مزدوجة تتمثل في العوائق التقنية وضغوط السوق. إذا تمكنا في المستقبل من دمج آليات أمان أكثر نضجًا، وإنشاء تجربة مستخدم أكثر وضوحًا، واستكشاف تطبيقات مبتكرة تحقق قيمة حقيقية، فإن "Web3 + MCP" قد تصبح السرد الرئيسي في الجولة الجديدة.