جسر الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: استكشاف تقنية MCP
تتمثل أهمية الذكاء الاصطناعي في تحرير قوة العمل البشرية وزيادة كفاءة العمل. ومع ذلك، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة تعاني من قيود، حيث تحتاج إلى حوارات متعددة لتقديم الاقتراحات، ويظل المستخدم بحاجة إلى تنفيذ هذه الاقتراحات بنفسه. لا يزال هناك فجوة معينة بين هذا وبين رؤية الاستفادة الحقيقية من الذكاء الاصطناعي في مساعدة العمل.
إذا كان من الممكن من خلال المحادثة مع الذكاء الاصطناعي استخدام الكمبيوتر للرد على الرسائل الإلكترونية، وكتابة التقارير، وحتى التجارة الآلية، فسيكون ذلك أقرب إلى هدف تحرير الإنتاجية. وهذه التقنية هي الموضوع الساخن في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي - MC.
! [MCP: نقطة الاشتعال التالية ل Crypto + الذكاء الاصطناعي؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
ما هو MCP؟
MCP (نموذج بروتوكول السياق) هو مجموعة من البروتوكولات الموحدة التي سيتم إصدارها في نوفمبر 2024، تهدف إلى حل مشكلة عدم قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على "الفعل" بعد "القول". يمكن تفكيك اسم MCP إلى:
النموذج: يشير إلى نماذج اللغة الكبيرة المتنوعة للذكاء الاصطناعي
السياق: البيانات الإضافية أو الأدوات الخارجية المقدمة للنموذج
Protocol: معيار أو واجهة موحدة ومعيارية
باختصار، تتيح MCP للذكاء الاصطناعي ليس فقط إجراء المحادثات، ولكن أيضًا التحكم مباشرة في الأدوات الخارجية لإتمام مهام متنوعة.
النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية مثل ChatGPT و Grok، يمكنها فقط إجراء "إدخال نص، إخراج نص" في التفاعل. إذا أردنا أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ عمليات فعلية، مثل قراءة الملفات، إرسال البريد الإلكتروني، أو استعلام قاعدة البيانات، فعادة ما يحتاج المستخدم إلى تنفيذ العمليات يدويًا بناءً على اقتراحات الذكاء الاصطناعي، ثم إبلاغ النتائج للذكاء الاصطناعي، وهكذا تستمر الدورة.
ظهور MCP يتيح للذكاء الاصطناعي قراءة الملفات المحلية مباشرة، والاتصال بقواعد البيانات البعيدة، وحتى تشغيل خدمات الشبكة المحددة. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مقصورًا على إخراج النصوص، بل قادرًا على استبدال البشر في إتمام العديد من الأعمال المتكررة أو الإجرائية.
طريقة عمل MCP
يتضمن تشغيل MCP المكونات الرئيسية التالية:
MCP Host (المسؤول): مسؤول عن إدارة وتنسيق عملية MCP بأكملها. على سبيل المثال، Claude Desktop هو نوع من المضيف، يمكنه مساعدة الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى البيانات أو الأدوات المحلية.
MCP Client (العميل): يستقبل احتياجات المستخدم ويتواصل مع نموذج الذكاء الاصطناعي. تشمل الأمثلة الشائعة واجهات الدردشة أو بيئات تطوير البرمجيات المتكاملة التي تتضمن MCP.
خادم MCP (الخادم): يمكن اعتباره مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات المعلقة، التي توفر وظائف يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها، مثل قراءة قواعد البيانات، إرسال رسائل البريد الإلكتروني، إدارة الملفات، استدعاء الخدمات الخارجية، وغيرها.
مع MCP ، لا تستطيع الذكاء الاصطناعي فقط فهم اللغة البشرية ، بل يمكنها أيضًا تحويل النصوص المحددة مباشرة إلى أوامر حركة ، مما يسمح بإجراء العمليات الآلية. على سبيل المثال ، تنظيم تقارير المبيعات ، وإرسال رسائل البريد الإلكتروني للعملاء ، وحتى القيام بعمليات في برامج النمذجة ثلاثية الأبعاد.
أهمية MCP
بناء جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية
تقتصر قيود نماذج اللغة الكبيرة على أن بياناتها تم تدريبها مسبقًا، وليست محدثة في الوقت الحقيقي. يسمح MCP للذكاء الاصطناعي بالوصول إلى الموارد الخارجية والتعامل معها في الوقت الحقيقي، مما يوسع بشكل كبير حدود قدرة الذكاء الاصطناعي.
القياسية والعمومية
MCP يوفر معيار موحد للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، مشابه لوظيفة واجهة USB-C. وهذا يتجنب مشاكل تطوير مكررة، ويزيد من كفاءة التطوير.
من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط
أدوات الذكاء الاصطناعي التقليدية يمكنها فقط الإجابة على الأسئلة، بينما تجعل MCP الذكاء الاصطناعي قادرًا على اتخاذ قرارات بشأن التعليمات التي يجب تنفيذها بناءً على الوضع الفعلي، وتعديل الإجراءات اللاحقة بناءً على نتائج التغذية الراجعة.
الأمان والتحكم
MCP لا يتطلب نقل جميع البيانات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، يمكن التحكم في وصول البيانات من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح API، لضمان أمان المعلومات الحساسة.
مقارنة MCP و AI Agent
يشير وكيل الذكاء الاصطناعي عادةً إلى نظام ذكاء اصطناعي قادر على أتمتة معالجة مهام معينة، حيث يمكنه ليس فقط إجراء المحادثات، ولكن أيضًا اتخاذ الإجراءات بفعالية بناءً على السياق، واستدعاء الأدوات أو واجهات برمجة التطبيقات لإكمال سلسلة من الخطوات.
الفرق الرئيسي بين MCP و AI Agent:
MCP هو بروتوكول، بينما وكيل الذكاء الاصطناعي هو مفهوم أو طريقة تنفيذ.
يركز MCP على كيفية تواصل نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة مع الأدوات الخارجية، ويلعب دور المعايير العامة.
وكيل الذكاء الاصطناعي يؤكد على أن الذكاء الاصطناعي يمتلك القدرة على اتخاذ إجراءات نشطة وتنفيذ الأدوات.
يمكن أن تساعد MCP وكيل الذكاء الاصطناعي في العمل بشكل أكثر فعالية، حيث يمكنه الوصول إلى موارد خارجية متنوعة فقط من خلال اتباع معايير MCP، دون الحاجة إلى كتابة قواعد API لكل أداة أو منصة على حدة.
مشروع مفهوم MCP في مجال العملات المشفرة
أساس MC
إطار عمل تم تطويره رسميًا من قبل Base، يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع سلسلة بلوكشين Base. يمكن للمستخدمين نشر العقود أو استخدام خدمات DeFi من خلال محادثات بلغة طبيعية.
قطيع
منصة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تقدم نماذج وكيل Web3، مما يتيح لمهام blockchain المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التشغيل محليًا، مما يوفر المزيد من السيطرة للمستخدمين.
ليروس
نظام تشغيل متعدد الوكلاء AI، يسمح لوكيل AI بالتفاعل مباشرة مع سلسلة كتلة Solana، وتنفيذ معاملات العملات المشفرة وغيرها من العمليات. يتم استكشاف استخدام MCP-OS لإنشاء منظمة ذاتية الحكم مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
الخاتمة: فصل جديد في سرد القصص بالذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن MCP يوفر قواعد موحدة للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، إلا أن الحالات الناجحة في مجال Web3 لا تزال محدودة. قد يعود ذلك إلى عدة أسباب:
التكامل التكنولوجي لم يصل بعد إلى مرحلة النضج: الاختلافات الكبيرة بين سلاسل Web3 وDApp تجعل من الضروري تخصيص موارد تطوير كبيرة لتوحيدها في خادم MCP.
المخاطر الأمنية والتنظيمية: يتطلب السماح للذكاء الاصطناعي بالتعامل مع العقود ومعالجة معاملات الأموال وجود آلية متكاملة لإدارة المفاتيح الخاصة والتحكم في الصلاحيات.
تجربة المستخدم والعادات: لا يزال لدى معظم المستخدمين شكوك بشأن إدارة المحفظة بواسطة الذكاء الاصطناعي أو اتخاذ قرارات الاستثمار، بالإضافة إلى العوائق العالية في عمليات البلوكشين، مما قد يؤثر على معدل الاعتماد.
مشاعر السوق: الحماس الذي أحدثه AI Agent في سوق العملات الرقمية يواجه الآن التراجع، وأصبح المستثمرون أكثر حذراً تجاه المشاريع التي تعتمد على المفاهيم المجردة.
إن دمج MCP مع blockchain يحمل بالفعل إمكانيات، ولكنه يواجه في الوقت نفسه تحديات مزدوجة من الناحية التقنية والسوقية. إذا تمكن المستقبل من دمج آليات أمان أكثر نضجًا، وتقديم تجربة مستخدم أكثر وضوحًا، وتطوير تطبيقات مبتكرة ذات قيمة حقيقية، فإن "Web3 + MCP" قد تتجاوز الضجة، وتصبح بطل الجولة القادمة من الابتكار التكنولوجي.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
9
مشاركة
تعليق
0/400
OnchainArchaeologist
· 07-20 16:16
الآلة تعمل وأنا أستمتع!
شاهد النسخة الأصليةرد0
RugpullAlertOfficer
· 07-20 07:01
لا يمكن لأي تقنية جيدة أن تحل محل Rug Pull.
شاهد النسخة الأصليةرد0
pumpamentalist
· 07-18 19:33
نقطة متقدمة من الذكاء الاصطناعي، اقتربت خطوة أخرى من القمر!
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidationWizard
· 07-17 20:04
الآلة غبية، فهي تحتاج إلى تعليم من قبل البشر.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GasFeeBeggar
· 07-17 20:02
هذه الذكاء الاصطناعي لا يزال بعيدًا عما نريده.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ApeWithNoFear
· 07-17 20:01
هل هذا كل شيء؟ لا بد أن الذكاء الاصطناعي يعتمد على تعبيرات وجه الإنسان في العمل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ruggedNotShrugged
· 07-17 19:55
هل هذا هو مستوى الذكاء الاصطناعي؟ لقد أزعجني!
شاهد النسخة الأصليةرد0
ZenChainWalker
· 07-17 19:47
هذا مجرد شيء تافه، هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفهم السوق؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
DYORMaster
· 07-17 19:39
تحسين الكفاءة شيء جيد، لماذا نحتاج إلى فهم كل هذه النظريات؟
تقنية MCP: الاختراق الرئيسي من الحوار إلى العمل
جسر الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: استكشاف تقنية MCP
تتمثل أهمية الذكاء الاصطناعي في تحرير قوة العمل البشرية وزيادة كفاءة العمل. ومع ذلك، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة تعاني من قيود، حيث تحتاج إلى حوارات متعددة لتقديم الاقتراحات، ويظل المستخدم بحاجة إلى تنفيذ هذه الاقتراحات بنفسه. لا يزال هناك فجوة معينة بين هذا وبين رؤية الاستفادة الحقيقية من الذكاء الاصطناعي في مساعدة العمل.
إذا كان من الممكن من خلال المحادثة مع الذكاء الاصطناعي استخدام الكمبيوتر للرد على الرسائل الإلكترونية، وكتابة التقارير، وحتى التجارة الآلية، فسيكون ذلك أقرب إلى هدف تحرير الإنتاجية. وهذه التقنية هي الموضوع الساخن في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي - MC.
! [MCP: نقطة الاشتعال التالية ل Crypto + الذكاء الاصطناعي؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)
ما هو MCP؟
MCP (نموذج بروتوكول السياق) هو مجموعة من البروتوكولات الموحدة التي سيتم إصدارها في نوفمبر 2024، تهدف إلى حل مشكلة عدم قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على "الفعل" بعد "القول". يمكن تفكيك اسم MCP إلى:
باختصار، تتيح MCP للذكاء الاصطناعي ليس فقط إجراء المحادثات، ولكن أيضًا التحكم مباشرة في الأدوات الخارجية لإتمام مهام متنوعة.
النماذج اللغوية الكبيرة التقليدية مثل ChatGPT و Grok، يمكنها فقط إجراء "إدخال نص، إخراج نص" في التفاعل. إذا أردنا أن يقوم الذكاء الاصطناعي بتنفيذ عمليات فعلية، مثل قراءة الملفات، إرسال البريد الإلكتروني، أو استعلام قاعدة البيانات، فعادة ما يحتاج المستخدم إلى تنفيذ العمليات يدويًا بناءً على اقتراحات الذكاء الاصطناعي، ثم إبلاغ النتائج للذكاء الاصطناعي، وهكذا تستمر الدورة.
ظهور MCP يتيح للذكاء الاصطناعي قراءة الملفات المحلية مباشرة، والاتصال بقواعد البيانات البعيدة، وحتى تشغيل خدمات الشبكة المحددة. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مقصورًا على إخراج النصوص، بل قادرًا على استبدال البشر في إتمام العديد من الأعمال المتكررة أو الإجرائية.
طريقة عمل MCP
يتضمن تشغيل MCP المكونات الرئيسية التالية:
MCP Host (المسؤول): مسؤول عن إدارة وتنسيق عملية MCP بأكملها. على سبيل المثال، Claude Desktop هو نوع من المضيف، يمكنه مساعدة الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى البيانات أو الأدوات المحلية.
MCP Client (العميل): يستقبل احتياجات المستخدم ويتواصل مع نموذج الذكاء الاصطناعي. تشمل الأمثلة الشائعة واجهات الدردشة أو بيئات تطوير البرمجيات المتكاملة التي تتضمن MCP.
خادم MCP (الخادم): يمكن اعتباره مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات المعلقة، التي توفر وظائف يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها، مثل قراءة قواعد البيانات، إرسال رسائل البريد الإلكتروني، إدارة الملفات، استدعاء الخدمات الخارجية، وغيرها.
مع MCP ، لا تستطيع الذكاء الاصطناعي فقط فهم اللغة البشرية ، بل يمكنها أيضًا تحويل النصوص المحددة مباشرة إلى أوامر حركة ، مما يسمح بإجراء العمليات الآلية. على سبيل المثال ، تنظيم تقارير المبيعات ، وإرسال رسائل البريد الإلكتروني للعملاء ، وحتى القيام بعمليات في برامج النمذجة ثلاثية الأبعاد.
أهمية MCP
بناء جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية
تقتصر قيود نماذج اللغة الكبيرة على أن بياناتها تم تدريبها مسبقًا، وليست محدثة في الوقت الحقيقي. يسمح MCP للذكاء الاصطناعي بالوصول إلى الموارد الخارجية والتعامل معها في الوقت الحقيقي، مما يوسع بشكل كبير حدود قدرة الذكاء الاصطناعي.
القياسية والعمومية
MCP يوفر معيار موحد للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، مشابه لوظيفة واجهة USB-C. وهذا يتجنب مشاكل تطوير مكررة، ويزيد من كفاءة التطوير.
من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط
أدوات الذكاء الاصطناعي التقليدية يمكنها فقط الإجابة على الأسئلة، بينما تجعل MCP الذكاء الاصطناعي قادرًا على اتخاذ قرارات بشأن التعليمات التي يجب تنفيذها بناءً على الوضع الفعلي، وتعديل الإجراءات اللاحقة بناءً على نتائج التغذية الراجعة.
الأمان والتحكم
MCP لا يتطلب نقل جميع البيانات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي، يمكن التحكم في وصول البيانات من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح API، لضمان أمان المعلومات الحساسة.
مقارنة MCP و AI Agent
يشير وكيل الذكاء الاصطناعي عادةً إلى نظام ذكاء اصطناعي قادر على أتمتة معالجة مهام معينة، حيث يمكنه ليس فقط إجراء المحادثات، ولكن أيضًا اتخاذ الإجراءات بفعالية بناءً على السياق، واستدعاء الأدوات أو واجهات برمجة التطبيقات لإكمال سلسلة من الخطوات.
الفرق الرئيسي بين MCP و AI Agent:
يمكن أن تساعد MCP وكيل الذكاء الاصطناعي في العمل بشكل أكثر فعالية، حيث يمكنه الوصول إلى موارد خارجية متنوعة فقط من خلال اتباع معايير MCP، دون الحاجة إلى كتابة قواعد API لكل أداة أو منصة على حدة.
مشروع مفهوم MCP في مجال العملات المشفرة
إطار عمل تم تطويره رسميًا من قبل Base، يسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع سلسلة بلوكشين Base. يمكن للمستخدمين نشر العقود أو استخدام خدمات DeFi من خلال محادثات بلغة طبيعية.
قطيع
منصة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تقدم نماذج وكيل Web3، مما يتيح لمهام blockchain المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التشغيل محليًا، مما يوفر المزيد من السيطرة للمستخدمين.
ليروس
نظام تشغيل متعدد الوكلاء AI، يسمح لوكيل AI بالتفاعل مباشرة مع سلسلة كتلة Solana، وتنفيذ معاملات العملات المشفرة وغيرها من العمليات. يتم استكشاف استخدام MCP-OS لإنشاء منظمة ذاتية الحكم مدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
الخاتمة: فصل جديد في سرد القصص بالذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن MCP يوفر قواعد موحدة للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، إلا أن الحالات الناجحة في مجال Web3 لا تزال محدودة. قد يعود ذلك إلى عدة أسباب:
التكامل التكنولوجي لم يصل بعد إلى مرحلة النضج: الاختلافات الكبيرة بين سلاسل Web3 وDApp تجعل من الضروري تخصيص موارد تطوير كبيرة لتوحيدها في خادم MCP.
المخاطر الأمنية والتنظيمية: يتطلب السماح للذكاء الاصطناعي بالتعامل مع العقود ومعالجة معاملات الأموال وجود آلية متكاملة لإدارة المفاتيح الخاصة والتحكم في الصلاحيات.
تجربة المستخدم والعادات: لا يزال لدى معظم المستخدمين شكوك بشأن إدارة المحفظة بواسطة الذكاء الاصطناعي أو اتخاذ قرارات الاستثمار، بالإضافة إلى العوائق العالية في عمليات البلوكشين، مما قد يؤثر على معدل الاعتماد.
مشاعر السوق: الحماس الذي أحدثه AI Agent في سوق العملات الرقمية يواجه الآن التراجع، وأصبح المستثمرون أكثر حذراً تجاه المشاريع التي تعتمد على المفاهيم المجردة.
إن دمج MCP مع blockchain يحمل بالفعل إمكانيات، ولكنه يواجه في الوقت نفسه تحديات مزدوجة من الناحية التقنية والسوقية. إذا تمكن المستقبل من دمج آليات أمان أكثر نضجًا، وتقديم تجربة مستخدم أكثر وضوحًا، وتطوير تطبيقات مبتكرة ذات قيمة حقيقية، فإن "Web3 + MCP" قد تتجاوز الضجة، وتصبح بطل الجولة القادمة من الابتكار التكنولوجي.