AI技術の新たな進展："言う"から"行う"への突破

人工知能技術は重要な変革を経験しています。従来の大規模言語モデル(LLM)は人間の言語を理解し生成することができるものの、実際のタスクを実行する際には依然として限界があります。ユーザーはAIと対話を続け、提案を自分で実行する必要があり、これは真の生産性の解放というビジョンにはまだ一定の距離があります。

しかし、MCPという新技術がこの状況を変えつつあります。MCPはAIが対話を通じてコンピュータを直接操作し、メールの返信やレポートの作成、さらには自動取引などのさまざまなタスクを実行することを可能にします。この技術はAI支援作業のビジョンを徐々に実現しています。

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MCPとはどのようなもので、どのように機能しますか?

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、AIモデルが「話す」ことはできても「行う」ことができないという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。これは、モデル（Model）、コンテキスト（Context）、プロトコル（Protocol）の3つの部分で構成されており、統一された規範を通じてAIが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します。

MCPの運用には、3つの主要なコンポーネントが含まれています：

1. MCPホスト：MCPシステム全体の運用を管理し、調整する責任があります。
2. MCPクライアント：ユーザーの要求を受け取り、AIモデルとコミュニケーションを行います。
3. MCPサーバー：AIがさまざまな機能を使用できるように、注釈付きの一連のAPIを提供します。

このアーキテクチャを通じて、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定の文字を動作指令に変換し、自動化された操作を実現できます。

MCPの重要性

1. AIと外部ツールの架け橋を築く：MCPはAIがリアルタイムで最新情報を取得し、処理することを可能にし、従来のLLMが事前に学習したデータに依存する制限を克服しました。

2. 標準化と汎用性：MCPは異なる開発者に統一された規範を提供し、重複開発の問題を回避します。これはハードウェア分野におけるUSB-Cインターフェースの役割に似ています。

3. 受動的な応答から能動的な実行へ：AIは実際の状況に基づいてどの指示を実行するかを決定し、フィードバックに基づいて次のアクションを行うことができるため、実用性が大幅に向上しました。

4. セキュリティと管理：MCPは権限やAPIキー管理などの方法でデータアクセスを制御し、機密情報の安全を確保します。

MCPとAIエージェントの比較

AIエージェントは特定のタスクを自動的に処理できるAIシステムであり、MCPはプロトコルの一種です。MCPはAIエージェントに標準化されたツールインターフェースを提供し、より効率的に機能することを可能にします。両者の組み合わせにより、AIは行動方法を知り、タスクを実行するための適切なツールを見つけることができます。

暗号通貨分野のMCPプロジェクト

1. ベースMCP：AIアプリケーションがBaseブロックチェーンと対話できるようにし、ユーザーは自然言語の会話を通じて契約を展開したり、貸し借りの操作を行ったりできます。

2. Flock：分散型AIトレーニングプラットフォームを提供し、AI駆動のブロックチェーンタスクがローカルで実行できるようにすることを目的としています。

3. LYRAOS：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ようにします。

まとめ

MCP技術はWeb3分野での可能性を示していますが、現在の成功事例はまだ限られています。これは、技術の統合がまだ成熟していないこと、安全リスク、ユーザーエクスペリエンスの問題、そしてAIプロジェクトに対する市場の美的疲労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広い展望を持っていますが、技術的および市場の二重の課題に直面しています。将来的に安全性の問題を解決し、ユーザー体験を改善し、本当に価値のあるアプリケーションを開発できれば、「Web3 + MCP」はおそらくマスコミの注目を脱し、新たな主流技術トレンドとなるでしょう。