# AI & MCP:生産性を解き放つ新時代人工知能の出現は、人類に労働力の解放と仕事の効率を向上させる希望をもたらしました。しかし、現在の大規模言語モデル(LLM)には限界があり、提案を出すためには繰り返し対話が必要で、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を真に活用して私たちの仕事を助けるというビジョンとは一定の距離があります。もしAIと対話することによって、実際にコンピュータを利用してメールの返信や報告書の作成などのタスクを行い、さらには自動取引をすることができれば、生産性の解放という目標により近づくことができるでしょう。そして、この技術こそがAI分野における現在のホットトピック - MCです。! [MCP:Crypto+AIの次の引火点? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489)## MCPの定義と運用MCP(モデルコンテキストプロトコル)は、AIモデルが「話す」ことしかできず、「行う」ことができない問題を解決するために設計された標準化プロトコルです。それは三つの重要な部分で構成されています：1. モデル：さまざまなAI大型言語モデルを指します2. コンテキスト：モデルに提供される追加の資料または外部ツール3. 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が単に対話するだけでなく、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。MCPの運用は3つの主要なコンポーネントを含みます：1. MCPホスト：MCP全体の運営を管理し、調整する責任を持つ2. MCP Client：ユーザーのニーズを受け取り、AIモデルとコミュニケーションを取ります3. MCPサーバー：データベースの読み取り、メールの送信など、AIが使用できる機能を提供します。MCPがあれば、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定の文字を直接動作命令に変換し、自動化操作を実現できます。## MCPの重要性1. AIと外部ツールの橋渡しをする：MCPはAIが本当に"手を動かして行う"ことを可能にし、単に静的な情報を提供するだけではありません。2. 標準化と汎用性：MCPはAIと外部ツールのインタラクションに統一基準を提供し、重複開発を避けます。3. 受動的な応答から能動的な実行へ：AIは実際の状況に応じて指示を実行するかどうかを決定し、フィードバックに基づいてその後の行動を調整します。4. セキュリティと管理：MCPは、権限とAPIキー管理を通じてデータアクセスを制御できるようにし、機密情報の安全性を確保します。## MCPとAIエージェントの比較AIエージェントはAIが能動的に行動し、ツールを実行する能力を強調し、MCPは異なるAIモデルが外部ツールとコミュニケーションを取る方法に焦点を当て、汎用的な標準の役割を果たします。MCPはAIエージェントにより効率的な運用環境を提供し、さまざまなツールやプラットフォームと容易に相互作用できるようにします。## 現在の暗号通貨分野におけるMCP概念プロジェクト1. Baseが公式に開発したフレームワーク：AIアプリケーションとBaseブロックチェーンとの相互作用を可能にし、ユーザーは自然言語の対話を通じて契約を展開し、金融サービスを利用できます。2. Flock：分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3エージェントモデルを提供し、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。3. LYRAOS：多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、暗号通貨取引などの操作を実行できる。## まとめMCPはAIと外部ツールのインタラクションに標準化されたルールを提供していますが、Web3分野で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、安全性や規制リスク、ユーザーエクスペリエンスの問題、そして市場がAIプロジェクトに対して美的疲労を抱えているなどの要因による可能性があります。MCPとブロックチェーンの結合は大きな可能性を秘めていますが、同時に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。今後、安全メカニズムやユーザーエクスペリエンスなどの問題を解決し、実際に価値のある革新的なアプリケーションを開発できれば、「Web3 + MCP」は単なる話題の炒作を乗り越え、新たな主流の物語になる可能性があります。
MCPの技術革新:AIが真に生産性を解き放つ
AI & MCP:生産性を解き放つ新時代
人工知能の出現は、人類に労働力の解放と仕事の効率を向上させる希望をもたらしました。しかし、現在の大規模言語モデル(LLM)には限界があり、提案を出すためには繰り返し対話が必要で、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を真に活用して私たちの仕事を助けるというビジョンとは一定の距離があります。
もしAIと対話することによって、実際にコンピュータを利用してメールの返信や報告書の作成などのタスクを行い、さらには自動取引をすることができれば、生産性の解放という目標により近づくことができるでしょう。そして、この技術こそがAI分野における現在のホットトピック - MCです。
! MCP:Crypto+AIの次の引火点?
MCPの定義と運用
MCP(モデルコンテキストプロトコル)は、AIモデルが「話す」ことしかできず、「行う」ことができない問題を解決するために設計された標準化プロトコルです。それは三つの重要な部分で構成されています：
MCPの核心は、統一された規範を通じて、AIが単に対話するだけでなく、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。
MCPの運用は3つの主要なコンポーネントを含みます：
MCPがあれば、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定の文字を直接動作命令に変換し、自動化操作を実現できます。
MCPの重要性
AIと外部ツールの橋渡しをする：MCPはAIが本当に"手を動かして行う"ことを可能にし、単に静的な情報を提供するだけではありません。
標準化と汎用性：MCPはAIと外部ツールのインタラクションに統一基準を提供し、重複開発を避けます。
受動的な応答から能動的な実行へ：AIは実際の状況に応じて指示を実行するかどうかを決定し、フィードバックに基づいてその後の行動を調整します。
セキュリティと管理：MCPは、権限とAPIキー管理を通じてデータアクセスを制御できるようにし、機密情報の安全性を確保します。
MCPとAIエージェントの比較
AIエージェントはAIが能動的に行動し、ツールを実行する能力を強調し、MCPは異なるAIモデルが外部ツールとコミュニケーションを取る方法に焦点を当て、汎用的な標準の役割を果たします。MCPはAIエージェントにより効率的な運用環境を提供し、さまざまなツールやプラットフォームと容易に相互作用できるようにします。
現在の暗号通貨分野におけるMCP概念プロジェクト
Baseが公式に開発したフレームワーク：AIアプリケーションとBaseブロックチェーンとの相互作用を可能にし、ユーザーは自然言語の対話を通じて契約を展開し、金融サービスを利用できます。
Flock：分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3エージェントモデルを提供し、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。
LYRAOS：多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、暗号通貨取引などの操作を実行できる。
まとめ
MCPはAIと外部ツールのインタラクションに標準化されたルールを提供していますが、Web3分野で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、安全性や規制リスク、ユーザーエクスペリエンスの問題、そして市場がAIプロジェクトに対して美的疲労を抱えているなどの要因による可能性があります。
MCPとブロックチェーンの結合は大きな可能性を秘めていますが、同時に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。今後、安全メカニズムやユーザーエクスペリエンスなどの問題を解決し、実際に価値のある革新的なアプリケーションを開発できれば、「Web3 + MCP」は単なる話題の炒作を乗り越え、新たな主流の物語になる可能性があります。