AIとMC：生産性を解放する新たなブレークスルー

人工知能の出現は人類に巨大な変革をもたらしました。それは作業効率を向上させるだけでなく、あらゆる業界の作業品質を大幅に向上させることができます。しかし、現在の大規模言語モデル(LLM)にはいくつかの限界があり、役立つ提案を得るためには頻繁に対話が必要であり、ユーザーはこれらの提案を自ら実行する必要があります。これは、AIを本当に私たちの仕事を助ける理想的な状態とはまだ一定のギャップがあります。

しかし、現在新しい技術の出現がこの状況を変える可能性があります。AIと対話することで、ユーザーは自動返信メール、レポート作成、さらには自動化取引などの機能を実現できます。この技術は現在AI分野で注目されているMCです。

! MCP:Crypto+AIの次の引火点?

MCPとはどのようなもので、どのように機能しますか?

MCP(モデルコンテキストプロトコル)は、Anthropic社が2024年11月に発表した標準化プロトコルであり、AIモデルが「言う」ことはできても「行う」ことができないという問題を解決することを目的としています。それは三つの部分から構成されています：

• モデル：さまざまなAI大規模言語モデルを指す
• コンテキスト：モデルに提供される追加情報や外部ツール
• プロトコル：汎用的で標準化された規範またはインターフェース

MCPの核心は、統一された規範を通じて、AIが対話を行うだけでなく、外部ツールを直接操作してさまざまなタスクを完了できるようにすることです。

従来のLLM、ChatGPTなどは「テキスト入力、テキスト出力」のインタラクションしかできませんでした。しかし、MCPの登場により、AIはローカルファイルを読み取ったり、リモートデータベースに接続したり、特定のネットワークサービスを直接操作したりすることが可能になりました。これは、AIがもはやテキスト出力に限定されず、多くの繰り返し作業やプロセス関連の作業を支援できることを意味します。

MCPの運用は、3つの主要なコンポーネントを含んでいます：

1. MCPホスト：MCP全体の運営を管理し、調整する責任があります。
2. MCPクライアント：ユーザーの要求を受け取り、AIモデルとコミュニケーションをとる
3. MCPサーバー：AIが使用できる機能を提供します。例えば、データベースの読み取り、メールの送信などです。

MCPの重要性

1. AIと外部ツールの橋渡しをする

   MCPはLLMが事前学習データのみを使用するという制限を突破し、AIがリアルタイムで更新された情報を取得できるようにしました。

2. 標準化と汎用性

MCPはAIと外部ツールとのインタラクションのための統一基準を提供し、重複開発の問題を避けます。

3. 事後対応から事前対応への移行

   MCPはAIが実際の状況に基づいて命令を実行し、フィードバックの結果に基づいて次の操作を決定できるようにします。

4. セキュリティと管理

   MCPは、権限やAPIキー管理などの方法を通じてデータアクセスを制御し、機密情報が漏洩しないようにします。

MCPとAIエージェントの違い

AIエージェントは特定のタスクを自動化して処理できるAIシステムであり、MCPはプロトコルの一種です。MCPはAIエージェントに標準化されたツールインターフェースを提供し、より効率的に機能することを可能にします。両者の組み合わせにより、AIは行動方法を理解し、タスクを実行するための適切なツールを見つけることができます。

暗号通貨分野のMCPプロジェクト

1. Base MCP：AIアプリケーションがBaseブロックチェーンとインタラクションすることを許可し、ユーザーは自然言語の対話を通じて契約を展開したり、貸出操作を行ったりできます。

2. Flock：分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3代理モデルを提供し、AI駆動のブロックチェーンタスクをローカルで実行できるようにします。

3. LYRAOS：複数のAIエージェントオペレーティングシステムで、AIエージェントがSolanaブロックチェーンと直接対話し、暗号通貨の取引などの操作を実行できる。

まとめ

MCPはWeb3分野で大きな潜在能力を示していますが、現在の成功事例はまだ限られています。これは、技術統合が成熟していないことや、安全リスク、ユーザー習慣などの要因に起因する可能性があります。MCPとブロックチェーンの結合は将来性がありますが、技術的なハードルと市場のプレッシャーという二重の課題に直面しています。

未来、もし安全メカニズムを強化し、ユーザーエクスペリエンスを最適化し、真に革新価値のあるアプリケーションを開発できれば、「Web3 + MC」は投機的話題の限界を突破し、新たな主流の物語となることが期待されます。しかし、このプロセスには時間と継続的な技術革新が必要です。