الذكاء الاصطناعي وMC: عصر جديد لتحرير الإنتاجية

ظهور الذكاء الاصطناعي جلب الأمل للبشرية في تحرير القوى العاملة وزيادة كفاءة العمل. ومع ذلك، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) تعاني من قيود، حيث تحتاج إلى حوارات متكررة لتقديم الاقتراحات، ويجب على المستخدمين أيضًا تنفيذ هذه الاقتراحات بأنفسهم. هذا لا يزال بعيدًا بعض الشيء عن الرؤية الحقيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مساعدتنا في العمل.

إذا كان من الممكن من خلال التحدث مع الذكاء الاصطناعي الاستفادة الفعلية من الحاسوب في مهام مثل الرد على الرسائل الإلكترونية، وكتابة التقارير، وحتى التداول الآلي، سيكون ذلك أقرب إلى تحقيق هدف تحرير الإنتاجية. وهذه التقنية هي الموضوع الشائع الحالي في مجال الذكاء الاصطناعي - MC.

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

تعريف MCP وعمله

MCP(نموذج بروتوكول السياق) هو مجموعة من البروتوكولات الموحدة تهدف إلى حل مشكلة عدم قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على "القول" ولكن لا يمكنها "الفعل". يتكون من ثلاثة أجزاء رئيسية:

1. النموذج: يشير إلى نماذج اللغة الكبيرة المختلفة للذكاء الاصطناعي
2. السياق: المعلومات الإضافية أو الأدوات الخارجية المقدمة للنموذج
3. البروتوكول: معيار أو واجهة موحدة ومعيارية

يتمثل جوهر MCP في توحيد المعايير، بحيث يمكن للذكاء الاصطناعي ليس فقط التحدث، بل أيضًا التحكم مباشرة في الأدوات الخارجية لإكمال مهام متنوعة.

تشمل عملية MCP ثلاثة مكونات رئيسية:

1. MCP Host: مسؤول عن إدارة وتنسيق عمليات MCP بأكملها
2. MCP Client: يستقبل احتياجات المستخدم ويتواصل مع نموذج الذكاء الاصطناعي
3. خادم MCP: يوفر ميزات يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها، مثل قراءة قواعد البيانات، وإرسال البريد الإلكتروني، إلخ.

مع MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي ليس فقط فهم اللغة البشرية، بل أيضًا تحويل نصوص معينة مباشرة إلى أوامر تنفيذية، مما يحقق التشغيل التلقائي.

أهمية MC

1. جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: يجعل MCP الذكاء الاصطناعي قادرًا على "القيام" بالفعل، وليس مجرد تقديم معلومات ثابتة.

2. المعايير والعمومية: يوفر MCP معيارًا موحدًا للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، مما يتجنب التطوير المكرر.

3. من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقرر تنفيذ التعليمات بناءً على الظروف الفعلية، ويقوم بتعديل الإجراءات اللاحقة بناءً على الملاحظات.

4. الأمان والتحكم: يسمح MCP بالتحكم في الوصول إلى البيانات من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح API، مما يضمن أمان المعلومات الحساسة.

مقارنة MCP ووكيل AI

يؤكد AI Agent على قدرة الذكاء الاصطناعي على اتخاذ إجراءات نشطة واستخدام أدوات التنفيذ، بينما يركز MCP على كيفية تمكين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة من التواصل مع الأدوات الخارجية، مما يلعب دورًا كمعيار عالمي. يوفر MCP بيئة عمل أكثر كفاءة لـ AI Agent، مما يسهل عليه التفاعل مع مجموعة متنوعة من الأدوات والمنصات.

مشاريع مفهوم MCP في مجال العملات الرقمية الحالية

1. إطار عمل تم تطويره من قبل Base الرسمي: يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع سلسلة كتلة Base، حيث يمكن للمستخدمين نشر العقود واستخدام الخدمات المالية من خلال محادثة بلغة طبيعية.

2. Flock: منصة تدريب AI اللامركزية، توفر نماذج وكيل Web3، مما يسمح لمهام blockchain المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بالعمل محليًا.

3. LYRAOS: نظام تشغيل متعدد الوكلاء الذكاء الاصطناعي، يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مباشرة مع سلسلة الكتل سولانا، وتنفيذ عمليات تداول العملات المشفرة وغيرها من العمليات.

الخاتمة

على الرغم من أن MCP يوفر قواعد موحدة للتفاعل بين AI والأدوات الخارجية، إلا أن حالات النجاح في مجال Web3 لا تزال محدودة. قد يكون ذلك بسبب عدم نضوج تكامل التقنية، ومخاطر الأمان والتنظيم، ومشاكل تجربة المستخدم، بالإضافة إلى إرهاق السوق من مشاريع AI.

على الرغم من أن دمج MCP مع blockchain يحمل إمكانات كبيرة، إلا أنه يواجه في الوقت نفسه تحديات مزدوجة تتمثل في عتبة التكنولوجيا وضغوط السوق. إذا تمكنا في المستقبل من حل قضايا آلية الأمان وتجربة المستخدم، وتطوير تطبيقات مبتكرة ذات قيمة حقيقية، فإن "Web3 + MCP" قد تتمكن من تجاوز قيود ضجيج التسويق، لتصبح السرد السائد في الجولة الجديدة.