أصبح MCP سريعًا مكونًا أساسيًا في نظام Web3 AI Agent البيئي. إنه يقدم أدوات جديدة وقدرات لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال هيكل شبيه بالمكونات الإضافية عبر خادم MCP. مثل المفاهيم الناشئة الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي Web3، فإن MCP (الذي يعني بروتوكول سياق النموذج) نشأ من Web2 AI، والآن يتم إعادة تصوره في سياق Web3.
نظرة عامة على MC
MCP هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى توحيد طريقة نقل التطبيقات لمعلومات السياق إلى النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). وهذا يسمح للأدوات والبيانات وAI Agent بالتعاون بشكل أكثر سلاسة.
أهمية MC
القيود الرئيسية التي تواجهها النماذج اللغوية الكبيرة الحالية تشمل:
لا يمكن تصفح الإنترنت في الوقت الحقيقي
لا يمكن الوصول مباشرةً إلى الملفات المحلية أو الخاصة
غير قادر على التفاعل بشكل مستقل مع البرامج الخارجية
MCP من خلال عمله كطبقة واجهة عامة، يعوض عن هذه الفجوات في القدرات، مما يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات متنوعة.
يمكن تشبيه MCP بمعيار واجهة موحد في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل على الذكاء الاصطناعي التفاعل مع مصادر البيانات المختلفة ووحدات الوظائف. هذه البروتوكولات المعايير مفيدة لكل من مطوري الوكلاء الذكاء الاصطناعي والأدوات:
يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الاتصال بأمان بالأدوات الخارجية ومصادر البيانات الحية
يمكن لمطوري الأدوات تحقيق اتصال واحد واستخدامه عبر منصات متعددة
النتيجة النهائية هي نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وقابلية للتشغيل البيني وذو احتكاك منخفض.
الفرق بين MCP و API التقليدي
تصميم واجهات برمجة التطبيقات التقليدية هو لخدمة البشر، وليس أولوية للذكاء الاصطناعي. كل واجهة برمجة تطبيقات لها هيكلها الخاص ووثائقها، ويجب على المطورين تحديد المعلمات يدويًا وقراءة وثائق الواجهة. لا يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي قراءة الوثائق بنفسه، ويجب برمجته بشكل صلب ليتناسب مع كل واجهة برمجة تطبيقات.
MCP من خلال توحيد تنسيق استدعاء الدوال داخل API القياسي، يقوم بإزالة هذه الأجزاء غير المنظمة، ويقدم طريقة استدعاء موحدة للوكيل. يمكن اعتبار MCP كطبقة تكيف API مغلفة للوكيل المستقل.
Web3 الذكاء الاصطناعي والنظام البيئي MCP
تواجه الذكاء الاصطناعي في Web3 أيضًا مشكلة "نقص بيانات السياق" و"جزر البيانات"، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه الوصول إلى البيانات الحية على السلسلة أو تنفيذ منطق العقود الذكية بشكل أصلي.
في الماضي، حاولت بعض المشاريع بناء شبكة تعاون متعددة الوكلاء، لكنها انتهت في النهاية بسبب الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات المركزية والتكاملات المخصصة، مما أدى إلى الوقوع في "فخ إعادة اختراع العجلة". كان يجب إعادة كتابة طبقة التكيف مع كل مصدر بيانات يتم توصيله، مما أدى إلى زيادة تكلفة التطوير.
لحل هذه العقبة، يحتاج الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى بنية أكثر modular و Lego-style، لتسهيل دمج المكونات الإضافية والأدوات من طرف ثالث بشكل سلس. إن البنية التحتية والتطبيقات الجديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي المستندة إلى بروتوكول MCP و A2A في صعود، مصممة خصيصًا لسيناريوهات Web3، مما يمكّن الوكلاء من الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل والتفاعل بشكل أصلي مع بروتوكولات DeFi.
حالات المشروع
DeMCP
DeMCP هو سوق لخادم MCP لامركزي يركز على أدوات التشفير الأصلية وضمان سيادة أدوات MCP. تشمل مزاياه:
استخدام TEE (بيئة التنفيذ الموثوق بها) لضمان عدم التلاعب بأداة MCP
استخدام آلية حوافز الرموز لتشجيع المطورين على المساهمة في خوادم MCP
توفير وظيفة تجميع MCP والدفعات الصغيرة، مما يقلل من عتبة الاستخدام
DeepCore
تقدم DeepCore نظام تسجيل خادم MCP، مع التركيز على مجال التشفير، وتوسيع نطاقه ليشمل معيارًا مفتوحًا آخر اقترحته Google: بروتوكول A2A (Agent-to-Agent).
A2A هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى تحقيق الاتصال الآمن والتعاون وتنسيق المهام بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. يدعم التعاون بين الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات، مثل تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من شركات مختلفة للعمل معًا في معالجة المهام.
باختصار:
MCP: توفير أدوات الوصول للوكيل
A2A: تزويد الوكلاء بالقدرة على التعاون مع بعضهم البعض
دمج خادم MCP مع blockchain
تتضمن فوائد دمج تقنية blockchain في خادم MCP العديد من الأمور:
الحصول على بيانات ذيل طويل من خلال آلية التحفيز الأصلية المشفرة، وتشجيع المجتمع على المساهمة ببيانات نادرة
الدفاع عن "هجمات تسميم أدوات"، أي أن الأدوات الخبيثة تتنكر كإضافات شرعية لتضليل الوكيل
إدخال آلية الرهن/العقوبات، مع بناء نظام الثقة لخادم MCP بالاستفادة من نظام السمعة على السلسلة
تحسين تحمل النظام للأخطاء والوقت الحقيقي، وتجنب نقاط الفشل الفردية في الأنظمة المركزية
تعزيز الابتكار المفتوح، والسماح للمطورين الصغار بنشر مصادر بيانات مثل ESG، مما يثري تنوع النظام البيئي
في الوقت الحالي، لا تزال معظم بنية خادم MCP تعتمد على تحليل عبارات اللغة الطبيعية للمستخدم لمطابقة الأدوات. في المستقبل، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من البحث عن أدوات MCP المطلوبة بشكل مستقل لإكمال أهداف المهام المعقدة.
الاتجاهات المستقبلية وتأثيرها على الصناعة
مع نضوج البنية التحتية، ستتحول الميزة التنافسية لشركات "المطورين أولاً" من تصميم واجهات برمجة التطبيقات إلى تقديم مجموعة أدوات أكثر ثراءً وتنوعاً وسهولة في التكوين.
في المستقبل، قد تصبح كل تطبيقات عميل MCP، وقد تكون كل واجهة برمجة تطبيقات (API) خادم MCP. قد يؤدي ذلك إلى ظهور آليات تسعير جديدة: يمكن لوكلاء الاختيار الديناميكي للأدوات بناءً على سرعة التنفيذ وكفاءة التكلفة والملاءمة، مما يشكل نظامًا اقتصاديًا لخدمات الوكلاء الأكثر كفاءة المدعومة من قبل التشفير والبلوكشين.
MCP هو بروتوكول أساسي في حد ذاته، ولا يمكن رؤية قيمته الحقيقية وإمكاناته إلا عندما يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بدمجه وتحويله إلى تطبيقات عملية.
في النهاية، يعد الوكيل حاملاً ومكبرًا لقدرات MCP، بينما تبني آلية البلوكشين والتشفير نظامًا اقتصاديًا موثوقًا وفعالًا وقابلًا للتجميع لهذه الشبكة الذكية.
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 18
أعجبني
18
4
مشاركة
تعليق
0/400
DegenMcsleepless
· 07-28 07:37
مرة أخرى يتحدثون عن المفاهيم، ما هي فائدتها الكبيرة؟
MCP: ثورة البنية التحتية في بيئة وكيل الذكاء الاصطناعي Web3
MCP: البنية التحتية الأساسية لبيئة Web3 AI Agent
أصبح MCP سريعًا مكونًا أساسيًا في نظام Web3 AI Agent البيئي. إنه يقدم أدوات جديدة وقدرات لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال هيكل شبيه بالمكونات الإضافية عبر خادم MCP. مثل المفاهيم الناشئة الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي Web3، فإن MCP (الذي يعني بروتوكول سياق النموذج) نشأ من Web2 AI، والآن يتم إعادة تصوره في سياق Web3.
نظرة عامة على MC
MCP هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى توحيد طريقة نقل التطبيقات لمعلومات السياق إلى النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs). وهذا يسمح للأدوات والبيانات وAI Agent بالتعاون بشكل أكثر سلاسة.
أهمية MC
القيود الرئيسية التي تواجهها النماذج اللغوية الكبيرة الحالية تشمل:
MCP من خلال عمله كطبقة واجهة عامة، يعوض عن هذه الفجوات في القدرات، مما يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات متنوعة.
يمكن تشبيه MCP بمعيار واجهة موحد في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل على الذكاء الاصطناعي التفاعل مع مصادر البيانات المختلفة ووحدات الوظائف. هذه البروتوكولات المعايير مفيدة لكل من مطوري الوكلاء الذكاء الاصطناعي والأدوات:
النتيجة النهائية هي نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وقابلية للتشغيل البيني وذو احتكاك منخفض.
الفرق بين MCP و API التقليدي
تصميم واجهات برمجة التطبيقات التقليدية هو لخدمة البشر، وليس أولوية للذكاء الاصطناعي. كل واجهة برمجة تطبيقات لها هيكلها الخاص ووثائقها، ويجب على المطورين تحديد المعلمات يدويًا وقراءة وثائق الواجهة. لا يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي قراءة الوثائق بنفسه، ويجب برمجته بشكل صلب ليتناسب مع كل واجهة برمجة تطبيقات.
MCP من خلال توحيد تنسيق استدعاء الدوال داخل API القياسي، يقوم بإزالة هذه الأجزاء غير المنظمة، ويقدم طريقة استدعاء موحدة للوكيل. يمكن اعتبار MCP كطبقة تكيف API مغلفة للوكيل المستقل.
Web3 الذكاء الاصطناعي والنظام البيئي MCP
تواجه الذكاء الاصطناعي في Web3 أيضًا مشكلة "نقص بيانات السياق" و"جزر البيانات"، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه الوصول إلى البيانات الحية على السلسلة أو تنفيذ منطق العقود الذكية بشكل أصلي.
في الماضي، حاولت بعض المشاريع بناء شبكة تعاون متعددة الوكلاء، لكنها انتهت في النهاية بسبب الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات المركزية والتكاملات المخصصة، مما أدى إلى الوقوع في "فخ إعادة اختراع العجلة". كان يجب إعادة كتابة طبقة التكيف مع كل مصدر بيانات يتم توصيله، مما أدى إلى زيادة تكلفة التطوير.
لحل هذه العقبة، يحتاج الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى بنية أكثر modular و Lego-style، لتسهيل دمج المكونات الإضافية والأدوات من طرف ثالث بشكل سلس. إن البنية التحتية والتطبيقات الجديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي المستندة إلى بروتوكول MCP و A2A في صعود، مصممة خصيصًا لسيناريوهات Web3، مما يمكّن الوكلاء من الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل والتفاعل بشكل أصلي مع بروتوكولات DeFi.
حالات المشروع
DeMCP
DeMCP هو سوق لخادم MCP لامركزي يركز على أدوات التشفير الأصلية وضمان سيادة أدوات MCP. تشمل مزاياه:
DeepCore
تقدم DeepCore نظام تسجيل خادم MCP، مع التركيز على مجال التشفير، وتوسيع نطاقه ليشمل معيارًا مفتوحًا آخر اقترحته Google: بروتوكول A2A (Agent-to-Agent).
A2A هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى تحقيق الاتصال الآمن والتعاون وتنسيق المهام بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. يدعم التعاون بين الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات، مثل تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من شركات مختلفة للعمل معًا في معالجة المهام.
باختصار:
دمج خادم MCP مع blockchain
تتضمن فوائد دمج تقنية blockchain في خادم MCP العديد من الأمور:
في الوقت الحالي، لا تزال معظم بنية خادم MCP تعتمد على تحليل عبارات اللغة الطبيعية للمستخدم لمطابقة الأدوات. في المستقبل، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من البحث عن أدوات MCP المطلوبة بشكل مستقل لإكمال أهداف المهام المعقدة.
الاتجاهات المستقبلية وتأثيرها على الصناعة
مع نضوج البنية التحتية، ستتحول الميزة التنافسية لشركات "المطورين أولاً" من تصميم واجهات برمجة التطبيقات إلى تقديم مجموعة أدوات أكثر ثراءً وتنوعاً وسهولة في التكوين.
في المستقبل، قد تصبح كل تطبيقات عميل MCP، وقد تكون كل واجهة برمجة تطبيقات (API) خادم MCP. قد يؤدي ذلك إلى ظهور آليات تسعير جديدة: يمكن لوكلاء الاختيار الديناميكي للأدوات بناءً على سرعة التنفيذ وكفاءة التكلفة والملاءمة، مما يشكل نظامًا اقتصاديًا لخدمات الوكلاء الأكثر كفاءة المدعومة من قبل التشفير والبلوكشين.
MCP هو بروتوكول أساسي في حد ذاته، ولا يمكن رؤية قيمته الحقيقية وإمكاناته إلا عندما يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بدمجه وتحويله إلى تطبيقات عملية.
في النهاية، يعد الوكيل حاملاً ومكبرًا لقدرات MCP، بينما تبني آلية البلوكشين والتشفير نظامًا اقتصاديًا موثوقًا وفعالًا وقابلًا للتجميع لهذه الشبكة الذكية.