MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

1. مقدمة عن مفهوم MCP

غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية إلى الإعدادات المخصصة، مما يؤدي إلى استجابات أحادية تفتقر إلى الطابع الإنساني. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "شخصية"، لمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا ونغمة محددة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بشكل نشط.

للتغلب على هذا القيد، نشأ مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يتيح للمطورين تعريف أدوات ودوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عند تقديم المستخدم طلبًا، يمكن لـ Auto-GPT إنشاء تعليمات تنفيذية بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وتنفيذ المهام تلقائيًا وإرجاع النتائج، مما يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام.

على الرغم من أن Auto-GPT حقق درجة معينة من التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. لذلك، وُلد بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة. هذا البروتوكول يبسط بشكل ملحوظ عملية التطوير، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بسرعة وفعالية أكبر مع الأدوات الخارجية.

二، التعاون بين MCP و AI Agent

MCP و AI Agent هما في علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل رئيسي على العمليات الآلية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، من خلال توفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التوافق بين الأنظمة والمرونة عبر المنصات.

تكمن القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات البلوكشين، العقود الذكية، الخدمات خارج السلسلة، وغيرها). تحل هذه المعايير الموحدة مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي من الارتباط بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، ويعزز بشكل كبير قدرته على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محافظ الاستثمار تلقائيًا من خلال MCP.

بالإضافة إلى ذلك، يفتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو التعاون بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون حسب تقسيم الوظائف، وتجميع المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة العامة والموثوقية. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يساعد على حل مشكلات الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV في عملية التداول، مما يحقق إدارة أصول على السلسلة بشكل أكثر أمانًا وكفاءة.

ثالثاً، لمحة عامة عن المشاريع ذات الصلة

1. DeMCP: شبكة MCP اللامركزية، تهدف إلى توفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتياً لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر تشارك عائدات الأعمال للمطورين، وتحقيق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة الرئيسية.

2. DARK: شبكة MCP المبنية على سولانا، تعمل في بيئة التنفيذ الموثوق (TEE). التطبيق الأول لها يهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكيل الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP.

3. Cookie.fun: منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة Web3، تقدم مجموعة شاملة من مؤشرات ووحدات تحليل وكلاء الذكاء الاصطناعي. تم إطلاق تحديثات حديثة تتضمن خوادم MCP مخصصة، تتضمن خوادم MCP مخصصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام، مصممة خصيصًا للمطورين وغير التقنيين.

4. SkyAI: مشروع بنية تحتية بيانات Web3 المبني على BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. يوفر هذا المنصة بروتوكول بيانات قابل للتوسع ومتوافق مع التطبيقات الذكية المعتمدة على Web3، ويدعم الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي.

أربعة، الآفاق المستقبلية والتحديات

أظهر بروتوكول MCP إمكانات كبيرة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في السيناريوهات مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة بعد، مما أدى إلى وجود أزمة ثقة في السوق تجاه هذه المشاريع.

التحديات الرئيسية تشمل:

• تسريع وتيرة تطوير المنتجات
• التأكد من الارتباط الوثيق بين الرمز المميز والمنتج الفعلي
• تحسين تجربة المستخدم
• حل الفروق في منطق العقود الذكية وهياكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp

على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق.

تتمتع خصائص لامركزية بروتوكول MCP بفرصة توفير منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية الأصول وتحويلها إلى أصول. باعتبارها قوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، فإن بروتوكول MCP لديه القدرة على أن يصبح محركًا رئيسيًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة مثل تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.