Jembatan AI dan Alat Eksternal: Kebangkitan Protokol Standarisasi MC

Makna yang dibawa oleh kecerdasan buatan adalah membebaskan tenaga kerja manusia dan meningkatkan batas bawah kemampuan kerja sebagian besar orang. Namun, saat ini model bahasa besar (LLM) masih memiliki keterbatasan, perlu dialog berulang untuk memberikan saran, dan pengguna harus melaksanakan saran tersebut secara pribadi. Ini masih memiliki jarak dari ideal menggunakan AI untuk membantu kita bekerja.

Jika dapat melakukan percakapan dengan AI, memanfaatkan komputer untuk membalas email, menyusun laporan, dan bahkan melakukan perdagangan otomatis, ini akan lebih mendekati visi pembebasan produktivitas. Dan teknologi ini adalah kata kunci populer saat ini di bidang AI - MCP.

Apa itu MCP?

MCP (Model Context Protocol) adalah seperangkat protokol standar yang bertujuan untuk mengatasi masalah di mana model AI sebelumnya hanya bisa "berbicara" tetapi tidak bisa "melakukan". Ini terdiri dari bagian-bagian berikut:

• Model: merujuk pada berbagai model bahasa besar AI
• Konteks: informasi tambahan atau alat eksternal yang diberikan kepada model
• Protokol：spesifikasi atau antarmuka yang umum dan terstandarisasi

Tujuan MCP adalah agar AI tidak hanya dapat memahami dan menghasilkan teks, tetapi juga dapat langsung mengendalikan alat eksternal untuk menyelesaikan berbagai tugas.

Cara Kerja MCP

Operasi MCP melibatkan beberapa komponen kunci berikut:

1. MCP Host: Bertanggung jawab untuk mengelola dan mengoordinasikan seluruh operasi MCP.
2. MCP Client: Menerima kebutuhan pengguna dan berkomunikasi dengan model AI.
3. MCP Server: Menyediakan fungsi yang dapat digunakan oleh AI, seperti membaca database, mengirim email, mengelola file, dll.

Dengan MCP, AI tidak hanya dapat memahami bahasa manusia, tetapi juga dapat mengubah teks tertentu langsung menjadi instruksi tindakan, sehingga dapat menyelesaikan operasi otomatis.

Pentingnya MCP

1. Membangun jembatan antara AI dan alat eksternal: MCP memungkinkan AI untuk mengakses dan mengoperasikan sumber daya eksternal secara real-time, mengatasi keterbatasan tradisional LLM yang hanya terbatas pada data pra-latihan.

2. Standarisasi dan Universalitas: MCP memberikan spesifikasi yang seragam untuk berbagai pengembang, menghindari pengembangan yang berulang, dan meningkatkan efisiensi integrasi.

3. Dari respons pasif ke eksekusi aktif: AI dapat memutuskan instruksi apa yang akan dijalankan berdasarkan situasi waktu nyata, dan melakukan langkah selanjutnya berdasarkan umpan balik.

4. Keamanan dan Pengendalian: MCP mengontrol akses data melalui manajemen izin dan kunci API, memastikan informasi sensitif tidak bocor.

Perbandingan MCP dan AI Agent

AI Agent adalah sistem AI yang dapat mengotomatiskan tugas tertentu, sedangkan MCP adalah protokol. MCP dapat membantu AI Agent beroperasi lebih efektif, menyediakan antarmuka alat dan standar yang seragam.

Kombinasi keduanya dapat membuat AI tidak hanya memahami bagaimana bertindak, tetapi juga tahu ke mana harus bertindak.

Proyek Terkait Saat Ini

1. Dasar MCP: Memungkinkan aplikasi AI berinteraksi dengan blockchain, pengguna dapat menerapkan kontrak atau melakukan pinjaman melalui percakapan dalam bahasa alami.

2. Lyraos (LYRAOS): Sistem operasi multi-AI Agent yang memungkinkan AI Agent berinteraksi langsung dengan blockchain, melakukan transaksi cryptocurrency dan operasi lainnya.

Kesimpulan

Meskipun MCP menyediakan aturan standar untuk interaksi AI dengan alat eksternal, kasus sukses di bidang Web3 masih terbatas. Ini mungkin disebabkan oleh integrasi teknologi yang belum matang, risiko keamanan dan regulasi, serta kebiasaan dan pengalaman pengguna.

Potensi kombinasi MCP dan blockchain sangat besar, tetapi pada saat yang sama menghadapi tantangan ganda dari ambang teknologi dan tekanan pasar. Jika di masa depan dapat mengintegrasikan mekanisme keamanan yang lebih matang, menciptakan pengalaman pengguna yang lebih intuitif, dan menemukan aplikasi inovatif yang benar-benar memberikan nilai, "Web3 + MCP" mungkin akan menjadi narasi utama di gelombang berikutnya.