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MCP技術：AI從對話到行動的關鍵突破
AI與外部工具的橋梁：MCP技術探析
人工智能的意義在於解放人類勞動力，提升工作效率。然而，目前大型語言模型仍存在局限性，需要多輪對話才能給出建議，且用戶仍需親自執行這些建議。這與真正利用AI協助工作的願景還有一定差距。
如果能通過與AI對話，實際利用計算機進行郵件回復、報表撰寫等任務，甚至自動化交易，這將更接近解放生產力的目標。而這項技術正是當前AI領域的熱門話題 - MCP。
MCP是什麼？
MCP（Model Context Protocol）是一套於2024年11月發布的標準化協議，旨在解決AI模型只能"說"卻無法"做"的問題。MCP的名稱可以拆解爲：
簡而言之，MCP通過統一規範，使AI不僅能進行對話，還能直接操控外部工具完成各種任務。
傳統的大型語言模型如ChatGPT、Grok等，僅能進行"文字輸入、文字輸出"的交互。若要讓AI執行實際操作，如讀取文件、發送郵件、查詢數據庫等，通常需要用戶根據AI的建議手動操作，然後將結果反饋給AI，如此往復循環。
MCP的出現使AI能夠直接讀取本地文件、連接遠程數據庫，甚至操作特定的網路服務。這意味着AI不再局限於文字輸出，而是能夠替代人類完成許多重復性或流程性的工作。
MCP的運作方式
MCP的運作涉及以下幾個關鍵組件：
MCP Host（管理員）：負責管理和協調整個MCP的運作。例如，Claude Desktop就是一種Host，能協助AI訪問本地資料或工具。
MCP Client（用戶端）：接收用戶需求並與AI模型溝通。常見例子包括集成了MCP的聊天界面或IDE。
MCP Server（服務器）：可視爲一組帶有注解的API集合，提供AI可使用的功能，如讀取數據庫、發送郵件、管理文件、調用外部服務等。
有了MCP，AI不僅能理解人類語言，還能將特定文字直接轉化爲動作指令，從而完成自動化操作。例如，整理銷售報表、發送客戶郵件，甚至在3D建模軟件中進行操作。
MCP的重要性
打通AI與外部工具的橋梁
大型語言模型的局限性在於其數據都經過預訓練，並非實時更新。MCP允許AI實時訪問和操作外部資源，極大擴展了AI的能力邊界。
標準化和通用性
MCP爲AI與外部工具的交互提供了統一標準，類似於USB-C接口的作用。這避免了重復開發的問題，提高了開發效率。
從被動回應到主動執行
傳統AI工具只能回答問題，而MCP使AI能夠根據實際情況決定執行什麼指令，並根據反饋結果調整後續動作。
安全性與控制
MCP不要求將所有數據傳輸給AI模型，可通過權限和API密鑰管理等方式控制數據訪問，確保敏感信息安全。
MCP與AI Agent的比較
AI Agent通常指能自動化處理特定任務的AI系統，不僅能對話，還能根據上下文主動採取行動、調用工具或API完成一系列步驟。
MCP與AI Agent的主要區別：
MCP可以幫助AI Agent更有效地運作，使其只需遵循MCP規範就能訪問各種外部資源，而無需爲每個工具或平台單獨編寫API規則。
加密貨幣領域的MCP概念項目
基礎MCP
Base官方開發的框架，允許AI應用與Base區塊鏈互動。用戶通過自然語言對話即可部署合約或使用DeFi服務。
Flock
去中心化AI訓練平台，提供Web3代理模型，使AI驅動的區塊鏈任務可在本地運行，爲用戶提供更多控制權。
LYRAOS
多AI Agent操作系統，允許AI Agent直接與Solana區塊鏈互動，執行加密貨幣交易等操作。正在探索使用MCP-OS建立AI驅動的去中心化自治組織。
結語：AI敘事的新篇章
盡管MCP爲AI與外部工具的交互提供了標準化規則，但在Web3領域的成功案例仍然有限。這可能源於以下幾個原因：
技術整合尚未成熟：Web3生態中各鏈和DApp的差異性大，將它們統一封裝成MCP Server需要大量開發資源。
安全與監管風險：讓AI直接操作合約和處理資金交易，需要完善的私鑰管理和權限控制機制。
用戶體驗與習慣：多數用戶對AI管理錢包或進行投資決策仍存疑慮，加上區塊鏈操作的高門檻，可能影響採用率。
市場情緒：此前AI Agent在加密貨幣市場掀起的熱潮正面臨降溫，投資者對純概念項目的態度更爲謹慎。
MCP與區塊鏈的結合確實存在潛力，但同時面臨技術和市場的雙重挑戰。未來若能整合更成熟的安全機制、提供更直觀的用戶體驗，並開發真正有價值的創新應用，"Web3 + MCP"或許能超越炒作，成爲下一輪技術革新的主角。