MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
واحد، مقدمة عن مفهوم MC
تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على نماذج المحادثة العامة، مما يفتقر إلى إعدادات شخصيات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود فعل واحدة وتفتقر إلى الود الإنساني. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، لمنح الذكاء الاصطناعي أدواراً وشخصيات ونبرات محددة، مما يجعل ردوده أقرب إلى توقعات المستخدمين. ومع ذلك، حتى لو كان لدى الذكاء الاصطناعي "شخصيات" غنية، فإنه لا يزال مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بشكل نشط أو القيام بعمليات معقدة.
نشأ مشروع Auto-GPT، مما يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والوظائف للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بتوليد تعليمات التشغيل استنادًا إلى القواعد والأدوات المسبقة، وينفذ المهام تلقائيًا ويعيد النتائج، مما يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ مهام نشط.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق درجة معينة من التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد صيغة استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. لذلك، تم إنشاء MCP (بروتوكول سياق النموذج) بهدف معالجة التحديات الرئيسية في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، خاصةً عندما يتعلق الأمر بتكامل الأدوات الخارجية. الهدف الرئيسي من MCP هو تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. تقليديًا، يتطلب تنفيذ المهام المعقدة بواسطة نماذج كبيرة كتابة كود وتعليمات أدوات كثيرة، مما يزيد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت. يعمل بروتوكول MCP على تبسيط هذه العملية بشكل ملحوظ من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصالات موحدة، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بشكل أسرع وأكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
٢. دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي
MCP وعميل الذكاء الاصطناعي المشفر يكملان بعضهما البعض. يركز عميل الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على العمليات الآلية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط تفاعل عميل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الخارجية، وتقديم بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التوافق والمرونة عبر المنصات. يمكن لعميل الذكاء الاصطناعي المشفر تحقيق تكامل وتشغيل عبر المنصات بشكل أكثر كفاءة من خلال بروتوكول MCP، مما يعزز القدرة على التنفيذ.
كان لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي السابقين قدرات تنفيذية معينة، مثل تنفيذ المعاملات من خلال العقود الذكية، وإدارة المحفظة، وما إلى ذلك. ومع ذلك، كانت هذه الوظائف عادة ما تكون محددة مسبقًا، وتفتقر إلى المرونة والتكيف. تكمن القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات البلوكشين، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، إلخ). تعمل هذه المعايير الموحدة على حل مشكلة تفتيت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدرتها على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي وتحسين محفظتهم بشكل تلقائي من خلال MCP.
MCP فتحت آفاق جديدة لعملاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة عملاء ذكاء اصطناعي: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لوظائفهم، وتجميع البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، وإكمال المهام المعقدة، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال التشغيل الآلي للمعاملات على السلسلة، تربط MCP بين مختلف وكلاء المعاملات وإدارة المخاطر، وتعمل على حل مشكلات الانزلاق، وتآكل المعاملات، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
ثالثاً، المشاريع المتعلقة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP اللامركزية، تهدف إلى تقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمطوري MCP لمشاركة العوائد التجارية، وتحقيق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة. اعتبارًا من 8 مايو، تبلغ القيمة السوقية لرمزها DMCP حوالي 1.62 مليون دولار.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP القائمة على بيئة التنفيذ الموثوقة ( TEE ) المبنية على سولانا. التطبيق الأول لها قيد التطوير، والذي سيوفر أدوات تكامل فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يتيح للمطورين الاتصال بسرعة بالعديد من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط. المنتج لم يُطلق بالكامل بعد، ويمكن للمستخدمين الانضمام إلى مرحلة التجربة المبكرة عبر البريد الإلكتروني، والمشاركة في الاختبار وتقديم الملاحظات.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، تهدف إلى تقديم مجموعة شاملة من مؤشرات وكلاء الذكاء الاصطناعي وأدوات التحليل للمستخدمين. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين من خلال عرض مؤشرات مثل التأثير العقلي لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وقدرة الذكاء على المتابعة، وتفاعل المستخدم، والبيانات على السلسلة. في 24 أبريل، تم إصدار تحديث Cookie.API 1.0 الذي يتضمن خادم MCP مخصص، يحتوي على خادم MCP مخصص للوكيل ذي القابلية للتوصيل الفوري، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. يوفر هذا النظام الأساسي بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، ويخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حاليًا، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من BNB Chain وSolana، حيث تجاوزت كمية البيانات 10 مليار صف، وفي المستقبل، سيتم إطلاق خادم بيانات MCP يدعم الشبكة الرئيسية لـ Ethereum وBase Chain.
أربعة، التطور المستقبلي
تظهر بروتوكول MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain ، حيث يظهر إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في مشاهد مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع المستندة إلى MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة، مما أدى إلى استمرار انخفاض أسعار رموزها بعد الإطلاق. وهذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، التي تنبع أساسًا من فترة تطوير المنتج الطويلة وافتقارها إلى التطبيقات العملية. لذلك، فإن تسريع وتيرة تطوير المنتج، وضمان العلاقة الوثيقة بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتعزيز تجربة المستخدم ستكون القضايا الأساسية التي تواجه مشاريع MCP الحالية. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال بروتوكول MCP يواجه تحديات تكامل تقنية في نظام التشفير. نظرًا لاختلاف المنطق العقود الذكية وبنية البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp، لا يزال من الضروري استثمار موارد تطوير كبيرة في خادم MCP الموحد والمعياري.
على الرغم من التحديات المذكورة أعلاه، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانيات كبيرة للنمو في السوق. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP تدريجيًا، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل 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 التحليل السوقي. بالإضافة إلى ذلك، فإن خاصية اللامركزية لبروتوكول MCP يمكن أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية الأصول وتحويلها إلى أصول.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل، مع نضوج التكنولوجيا وتوسع سيناريوهات التطبيق، من المتوقع أن يصبح محركًا رئيسيًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة العديد من التحديات المتعلقة بدمج التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.
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.
دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي: دفع إطار جديد للتطبيقات الذكية في Web3
MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
واحد، مقدمة عن مفهوم MC
تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على نماذج المحادثة العامة، مما يفتقر إلى إعدادات شخصيات مخصصة، مما يؤدي إلى ردود فعل واحدة وتفتقر إلى الود الإنساني. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، لمنح الذكاء الاصطناعي أدواراً وشخصيات ونبرات محددة، مما يجعل ردوده أقرب إلى توقعات المستخدمين. ومع ذلك، حتى لو كان لدى الذكاء الاصطناعي "شخصيات" غنية، فإنه لا يزال مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بشكل نشط أو القيام بعمليات معقدة.
نشأ مشروع Auto-GPT، مما يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والوظائف للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بتوليد تعليمات التشغيل استنادًا إلى القواعد والأدوات المسبقة، وينفذ المهام تلقائيًا ويعيد النتائج، مما يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ مهام نشط.
على الرغم من أن Auto-GPT حقق درجة معينة من التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد صيغة استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. لذلك، تم إنشاء MCP (بروتوكول سياق النموذج) بهدف معالجة التحديات الرئيسية في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي، خاصةً عندما يتعلق الأمر بتكامل الأدوات الخارجية. الهدف الرئيسي من MCP هو تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. تقليديًا، يتطلب تنفيذ المهام المعقدة بواسطة نماذج كبيرة كتابة كود وتعليمات أدوات كثيرة، مما يزيد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت. يعمل بروتوكول MCP على تبسيط هذه العملية بشكل ملحوظ من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصالات موحدة، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بشكل أسرع وأكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.
٢. دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي
MCP وعميل الذكاء الاصطناعي المشفر يكملان بعضهما البعض. يركز عميل الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي على العمليات الآلية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط تفاعل عميل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الخارجية، وتقديم بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التوافق والمرونة عبر المنصات. يمكن لعميل الذكاء الاصطناعي المشفر تحقيق تكامل وتشغيل عبر المنصات بشكل أكثر كفاءة من خلال بروتوكول MCP، مما يعزز القدرة على التنفيذ.
كان لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي السابقين قدرات تنفيذية معينة، مثل تنفيذ المعاملات من خلال العقود الذكية، وإدارة المحفظة، وما إلى ذلك. ومع ذلك، كانت هذه الوظائف عادة ما تكون محددة مسبقًا، وتفتقر إلى المرونة والتكيف. تكمن القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (مثل بيانات البلوكشين، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، إلخ). تعمل هذه المعايير الموحدة على حل مشكلة تفتيت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدرتها على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الحقيقي وتحسين محفظتهم بشكل تلقائي من خلال MCP.
MCP فتحت آفاق جديدة لعملاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة عملاء ذكاء اصطناعي: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لوظائفهم، وتجميع البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، وإكمال المهام المعقدة، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال التشغيل الآلي للمعاملات على السلسلة، تربط MCP بين مختلف وكلاء المعاملات وإدارة المخاطر، وتعمل على حل مشكلات الانزلاق، وتآكل المعاملات، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
ثالثاً، المشاريع المتعلقة
1. DeMCP
DeMCP هو شبكة MCP اللامركزية، تهدف إلى تقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمطوري MCP لمشاركة العوائد التجارية، وتحقيق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة. اعتبارًا من 8 مايو، تبلغ القيمة السوقية لرمزها DMCP حوالي 1.62 مليون دولار.
2. داكن
DARK هو شبكة MCP القائمة على بيئة التنفيذ الموثوقة ( TEE ) المبنية على سولانا. التطبيق الأول لها قيد التطوير، والذي سيوفر أدوات تكامل فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يتيح للمطورين الاتصال بسرعة بالعديد من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط. المنتج لم يُطلق بالكامل بعد، ويمكن للمستخدمين الانضمام إلى مرحلة التجربة المبكرة عبر البريد الإلكتروني، والمشاركة في الاختبار وتقديم الملاحظات.
3. Cookie.fun
Cookie.fun هو منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، تهدف إلى تقديم مجموعة شاملة من مؤشرات وكلاء الذكاء الاصطناعي وأدوات التحليل للمستخدمين. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين من خلال عرض مؤشرات مثل التأثير العقلي لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وقدرة الذكاء على المتابعة، وتفاعل المستخدم، والبيانات على السلسلة. في 24 أبريل، تم إصدار تحديث Cookie.API 1.0 الذي يتضمن خادم MCP مخصص، يحتوي على خادم MCP مخصص للوكيل ذي القابلية للتوصيل الفوري، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.
4. سكاي آي
SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. يوفر هذا النظام الأساسي بروتوكول بيانات قابل للتوسع وقابل للتشغيل المتداخل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، ويخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حاليًا، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من BNB Chain وSolana، حيث تجاوزت كمية البيانات 10 مليار صف، وفي المستقبل، سيتم إطلاق خادم بيانات MCP يدعم الشبكة الرئيسية لـ Ethereum وBase Chain.
أربعة، التطور المستقبلي
تظهر بروتوكول MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain ، حيث يظهر إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في مشاهد مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع المستندة إلى MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة، مما أدى إلى استمرار انخفاض أسعار رموزها بعد الإطلاق. وهذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، التي تنبع أساسًا من فترة تطوير المنتج الطويلة وافتقارها إلى التطبيقات العملية. لذلك، فإن تسريع وتيرة تطوير المنتج، وضمان العلاقة الوثيقة بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتعزيز تجربة المستخدم ستكون القضايا الأساسية التي تواجه مشاريع MCP الحالية. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال بروتوكول MCP يواجه تحديات تكامل تقنية في نظام التشفير. نظرًا لاختلاف المنطق العقود الذكية وبنية البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp، لا يزال من الضروري استثمار موارد تطوير كبيرة في خادم MCP الموحد والمعياري.
على الرغم من التحديات المذكورة أعلاه، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانيات كبيرة للنمو في السوق. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP تدريجيًا، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل 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 التحليل السوقي. بالإضافة إلى ذلك، فإن خاصية اللامركزية لبروتوكول MCP يمكن أن توفر منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية الأصول وتحويلها إلى أصول.
بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة لدمج الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل، مع نضوج التكنولوجيا وتوسع سيناريوهات التطبيق، من المتوقع أن يصبح محركًا رئيسيًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة العديد من التحديات المتعلقة بدمج التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.