IA et MCP : une nouvelle percée pour libérer la productivité

L'émergence de l'intelligence artificielle a apporté une transformation considérable pour l'humanité, elle peut non seulement améliorer l'efficacité au travail, mais aussi augmenter considérablement la qualité du travail dans divers secteurs. Cependant, les grands modèles de langage actuels (LLM) présentent encore certaines limites, comme la nécessité d'avoir des dialogues fréquents pour obtenir des conseils utiles, et les utilisateurs doivent encore exécuter ces conseils personnellement. Cela représente encore un certain fossé par rapport à l'état idéal où l'IA nous aide réellement dans notre travail.

Cependant, l'émergence d'une nouvelle technologie pourrait changer cette situation. En dialoguant avec l'IA, les utilisateurs peuvent réaliser des fonctions telles que la réponse automatique aux e-mails, la rédaction de rapports, et même le trading automatisé. Cette technologie est le MC, qui suscite actuellement beaucoup d'attention dans le domaine de l'IA.

Définition et fonctionnement de MCP

MCP(Modèle de Contexte de Protocole) est un ensemble de protocoles standardisés publié par la société Anthropic en novembre 2024, visant à résoudre le problème où les modèles d'IA ne peuvent que "parler" mais ne peuvent pas "agir". Il est composé de trois parties :

• Modèle : désigne divers grands modèles de langage AI
• Contexte : informations supplémentaires ou outils externes fournis au modèle
• Protocole : spécification ou interface générique et standardisée

Le cœur de MCP réside dans la normalisation unifiée, permettant à l'IA non seulement d'engager des conversations, mais aussi de contrôler directement des outils externes pour accomplir diverses tâches.

Les LLM traditionnels comme ChatGPT ne peuvent réaliser que des interactions "entrée texte, sortie texte". L'apparition de MCP permet à l'IA de lire des fichiers locaux, de se connecter à des bases de données distantes, et même d'opérer directement des services en ligne spécifiques. Cela signifie que l'IA n'est plus limitée à la sortie textuelle, mais peut aider à accomplir de nombreuses tâches répétitives ou procédurales.

Le fonctionnement de MC implique trois composants principaux :

1. MCP Host : responsable de la gestion et de la coordination de l'ensemble des opérations du MCP.
2. MCP Client : recevoir les demandes des utilisateurs et communiquer avec le modèle d'IA
3. Serveur MC : Fournit des fonctionnalités utilisables par l'IA, telles que la lecture de bases de données, l'envoi d'e-mails, etc.

L'importance de MCP

1. Établir un pont entre l'IA et les outils externes

   MCP a franchi la limite selon laquelle le LLM ne peut utiliser que des données pré-entraînées, permettant à l'IA d'accéder à des informations mises à jour en temps réel.

2. Normalisation et universalité

   MCP fournit une norme unifiée pour l'interaction entre l'IA et les outils externes, évitant ainsi les problèmes de développement redondant.

3. De la réponse passive à l'exécution active

   MCP permet à l'IA de décider d'exécuter des instructions en fonction des situations réelles et d'effectuer les prochaines étapes en fonction des résultats des retours.

4. Sécurité et contrôle

   MCP contrôle l'accès aux données par des moyens tels que la gestion des autorisations et des clés API, garantissant que les informations sensibles ne fuient pas.

Différence entre MCP et Agent IA

L'Agent IA est un système d'IA capable de traiter automatiquement des tâches spécifiques, tandis que le MCP est un protocole. Le MCP fournit une interface d'outils standardisée à l'Agent IA, lui permettant de fonctionner plus efficacement. La combinaison des deux permet à l'IA de savoir comment agir tout en trouvant les outils appropriés pour exécuter des tâches.

Projet MCP dans le domaine des cryptom currencies

1. Base MCP : Permet aux applications AI d'interagir avec la blockchain Base, les utilisateurs peuvent déployer des contrats ou effectuer des opérations de prêt par le biais de dialogues en langage naturel.

2. Flock : Plateforme d'entraînement AI décentralisée, offrant des modèles d'agents Web3, permettant aux tâches blockchain propulsées par AI de fonctionner localement.

3. LYRAOS : un système d'exploitation multi-Agent IA, permettant aux Agents IA d'interagir directement avec la blockchain Solana pour exécuter des transactions de cryptomonnaie et d'autres opérations.

Résumé

Bien que le MCP démontre un grand potentiel dans le domaine du Web3, les cas de succès restent encore limités. Cela peut être dû à une intégration technologique encore immature, à des risques de sécurité et à des habitudes des utilisateurs. Bien que la combinaison du MCP avec la blockchain offre de vastes perspectives, elle fait face à des défis à la fois techniques et à la pression du marché.

À l'avenir, si nous pouvons améliorer les mécanismes de sécurité, optimiser l'expérience utilisateur et développer des applications véritablement innovantes, "Web3 + MC" pourrait dépasser les limites des sujets de spéculation et devenir le nouveau récit dominant. Cependant, ce processus nécessite du temps et une innovation technologique continue.