AI y MC: La nueva era de la liberación de la productividad
La aparición de la inteligencia artificial ha traído la posibilidad de liberar la mano de obra y mejorar la eficiencia laboral. Sin embargo, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) aún tienen limitaciones, ya que requieren múltiples rondas de conversación para ofrecer sugerencias, y los usuarios aún deben ejecutar estas sugerencias por sí mismos. Esto está aún a cierta distancia de la visión de utilizar realmente la IA para ayudarnos en el trabajo.
Sin embargo, si se puede dialogar con la IA para que opere directamente tu computadora para responder correos, redactar informes e incluso automatizar el comercio de criptomonedas, sin duda se acercaría más al objetivo de liberar la productividad. Y esta tecnología es el tema candente en el campo de la IA actual - MC.
Definición y funcionamiento de MC
MCP(Modelo de Contexto de Protocolo) es un protocolo estandarizado, diseñado para resolver el problema en el que los modelos de IA anteriores solo podían "hablar" pero no "hacer". Se compone de tres conceptos clave:
Modelo: se refiere a varios modelos de lenguaje de IA de gran tamaño.
Contexto: Información adicional o herramientas externas proporcionadas al modelo.
Protocolo: norma o interfaz unificada
El objetivo central de MCP es permitir que la IA no solo pueda mantener conversaciones, sino también controlar herramientas externas para completar diversas tareas. Esta capacidad amplía enormemente el alcance de la aplicación de la IA, permitiéndole ejecutar operaciones más complejas y prácticas.
El funcionamiento de MCP implica tres componentes principales:
MCP Host: Responsable de gestionar y coordinar el funcionamiento de todo el MCP.
MCP Client: Recibe las necesidades del usuario y se comunica con el modelo de IA.
Servidor MCP: proporciona un conjunto de API anotadas que permiten a la IA invocar diversas funciones.
Con MCP, la IA no solo puede entender el lenguaje humano, sino que también puede convertir texto específico en comandos de acción, logrando así operaciones automatizadas.
La importancia de MCP
Establecer un puente entre la IA y las herramientas externas: MCP permite que la IA obtenga y procese información actualizada en tiempo real, superando las limitaciones de los LLM tradicionales que solo pueden utilizar datos preentrenados.
Estandarización y universalidad: MCP proporciona un estándar unificado para la interacción entre la IA y herramientas externas, evitando problemas de desarrollo duplicado y mejorando la eficiencia.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa: MCP otorga a la IA la capacidad de tomar decisiones y ejecutar según la situación real, lo que aumenta considerablemente la utilidad de la IA.
Seguridad y control: MCP asegura la seguridad de la información sensible a través de la gestión de permisos y claves API.
Comparación entre MCP y AI Agent
El Agente de IA generalmente se refiere a sistemas de IA que pueden automatizar tareas específicas. En comparación, MCP es un protocolo, mientras que el Agente de IA es un concepto o método de ejecución. MCP proporciona interfaces de herramientas estandarizadas para el Agente de IA, lo que le permite operar de manera más eficiente.
Proyecto MCP en el ámbito de las criptomonedas
Base MCP: Desarrollado por el equipo oficial de Base, permite a los usuarios desplegar contratos y utilizar servicios DeFi a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock: Plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que ofrece modelos de agentes Web3, permitiendo que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente.
LYRAOS: sistema operativo de múltiples agentes de IA que permite a los agentes de IA interactuar directamente con la blockchain de Solana, ejecutando operaciones como transacciones de criptomonedas.
Conclusión
A pesar de que MCP muestra un gran potencial en el ámbito de Web3, actualmente los casos de éxito siguen siendo limitados. Esto puede deberse a factores como la integración tecnológica que aún no está madura, los riesgos de seguridad y regulación, problemas de experiencia del usuario y la fatiga estética del mercado hacia los proyectos de IA.
La combinación de MCP y blockchain, aunque llena de potencial, enfrenta al mismo tiempo desafíos de barreras tecnológicas y presión del mercado. En el futuro, si se pueden perfeccionar los mecanismos de seguridad, optimizar la experiencia del usuario y desarrollar aplicaciones innovadoras realmente valiosas, la combinación de Web3 y MCP podría convertirse en una nueva narrativa dominante. Sin embargo, esto requiere tiempo y un esfuerzo continuo para lograrlo.
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GraphGuru
· 07-20 22:02
Subir y decir que no es posible lograrlo.
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SerNgmi
· 07-20 21:55
¿Eso es todo? No es suficiente atractivo.
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BlockchainArchaeologist
· 07-20 21:45
Web3 pierde en todo lo que juega
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0xSoulless
· 07-20 21:40
Otra vez dibujando ilusiones para tomar a la gente por tonta
MCP y la nueva era de la IA: la transformación Web3 que libera la productividad
AI y MC: La nueva era de la liberación de la productividad
La aparición de la inteligencia artificial ha traído la posibilidad de liberar la mano de obra y mejorar la eficiencia laboral. Sin embargo, los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) aún tienen limitaciones, ya que requieren múltiples rondas de conversación para ofrecer sugerencias, y los usuarios aún deben ejecutar estas sugerencias por sí mismos. Esto está aún a cierta distancia de la visión de utilizar realmente la IA para ayudarnos en el trabajo.
Sin embargo, si se puede dialogar con la IA para que opere directamente tu computadora para responder correos, redactar informes e incluso automatizar el comercio de criptomonedas, sin duda se acercaría más al objetivo de liberar la productividad. Y esta tecnología es el tema candente en el campo de la IA actual - MC.
Definición y funcionamiento de MC
MCP(Modelo de Contexto de Protocolo) es un protocolo estandarizado, diseñado para resolver el problema en el que los modelos de IA anteriores solo podían "hablar" pero no "hacer". Se compone de tres conceptos clave:
El objetivo central de MCP es permitir que la IA no solo pueda mantener conversaciones, sino también controlar herramientas externas para completar diversas tareas. Esta capacidad amplía enormemente el alcance de la aplicación de la IA, permitiéndole ejecutar operaciones más complejas y prácticas.
El funcionamiento de MCP implica tres componentes principales:
Con MCP, la IA no solo puede entender el lenguaje humano, sino que también puede convertir texto específico en comandos de acción, logrando así operaciones automatizadas.
La importancia de MCP
Establecer un puente entre la IA y las herramientas externas: MCP permite que la IA obtenga y procese información actualizada en tiempo real, superando las limitaciones de los LLM tradicionales que solo pueden utilizar datos preentrenados.
Estandarización y universalidad: MCP proporciona un estándar unificado para la interacción entre la IA y herramientas externas, evitando problemas de desarrollo duplicado y mejorando la eficiencia.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa: MCP otorga a la IA la capacidad de tomar decisiones y ejecutar según la situación real, lo que aumenta considerablemente la utilidad de la IA.
Seguridad y control: MCP asegura la seguridad de la información sensible a través de la gestión de permisos y claves API.
Comparación entre MCP y AI Agent
El Agente de IA generalmente se refiere a sistemas de IA que pueden automatizar tareas específicas. En comparación, MCP es un protocolo, mientras que el Agente de IA es un concepto o método de ejecución. MCP proporciona interfaces de herramientas estandarizadas para el Agente de IA, lo que le permite operar de manera más eficiente.
Proyecto MCP en el ámbito de las criptomonedas
Base MCP: Desarrollado por el equipo oficial de Base, permite a los usuarios desplegar contratos y utilizar servicios DeFi a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock: Plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que ofrece modelos de agentes Web3, permitiendo que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente.
LYRAOS: sistema operativo de múltiples agentes de IA que permite a los agentes de IA interactuar directamente con la blockchain de Solana, ejecutando operaciones como transacciones de criptomonedas.
Conclusión
A pesar de que MCP muestra un gran potencial en el ámbito de Web3, actualmente los casos de éxito siguen siendo limitados. Esto puede deberse a factores como la integración tecnológica que aún no está madura, los riesgos de seguridad y regulación, problemas de experiencia del usuario y la fatiga estética del mercado hacia los proyectos de IA.
La combinación de MCP y blockchain, aunque llena de potencial, enfrenta al mismo tiempo desafíos de barreras tecnológicas y presión del mercado. En el futuro, si se pueden perfeccionar los mecanismos de seguridad, optimizar la experiencia del usuario y desarrollar aplicaciones innovadoras realmente valiosas, la combinación de Web3 y MCP podría convertirse en una nueva narrativa dominante. Sin embargo, esto requiere tiempo y un esfuerzo continuo para lograrlo.