الذكاء الاصطناعي وMC: عصر جديد لتحرير الإنتاجية

ظهور الذكاء الاصطناعي يوفر للبشر إمكانية تحرير القوى العاملة وزيادة كفاءة العمل. ومع ذلك، لا تزال نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تواجه قيودًا، حيث تحتاج إلى محادثات متعددة لتقديم الاقتراحات، بالإضافة إلى أن المستخدم يجب أن ينفذ هذه الاقتراحات بنفسه. هذا لا يزال بعيدًا بعض الشيء عن الرؤية الحقيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في العمل.

ومع ذلك، إذا كان من الممكن من خلال التحدث مع الذكاء الاصطناعي أن يجعله يقوم مباشرةً بتشغيل جهاز الكمبيوتر الخاص بك للرد على الرسائل، وكتابة التقارير، وحتى أتمتة تداول العملات المشفرة، فهذا بلا شك سيكون أقرب إلى تحقيق هدف تحرير الإنتاجية. وهذه التقنية هي موضوع ساخن في مجال الذكاء الاصطناعي الحالي - MC.

! [MCP: نقطة الاشتعال التالية ل Crypto + الذكاء الاصطناعي؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)

تعريف MC وعملياته

MCP(نموذج بروتوكول السياق) هو مجموعة من البروتوكولات القياسية، تهدف إلى حل مشكلة أن نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة كانت تستطيع "التحدث" لكنها لم تستطع "القيام". يتكون من ثلاثة مفاهيم رئيسية:

1. النموذج: تشير إلى نماذج اللغة الكبيرة المختلفة للذكاء الاصطناعي
2. السياق: المعلومات الإضافية أو الأدوات الخارجية المقدمة للنموذج
3. بروتوكول: معيار أو واجهة موحدة

الهدف الأساسي من MCP هو تمكين الذكاء الاصطناعي ليس فقط من إجراء المحادثات، ولكن أيضًا من التحكم مباشرة في الأدوات الخارجية لإكمال مجموعة متنوعة من المهام. هذه القدرة توسع بشكل كبير نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسمح له بتنفيذ عمليات أكثر تعقيدًا وواقعية.

يتضمن تشغيل MCP ثلاثة مكونات رئيسية:

1. MCP Host: مسؤول عن إدارة وتنسيق تشغيل MCP بأكمله
2. MCP Client: استلام متطلبات المستخدم والتواصل مع نموذج الذكاء الاصطناعي
3. MCP Server: يوفر مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات المرفقة بالتعليقات، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستدعاء وظائف متنوعة

مع وجود MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي ليس فقط فهم لغة البشر، ولكن أيضًا تحويل نصوص معينة مباشرة إلى أوامر تنفيذ، مما يتيح العمليات الآلية.

أهمية MC

1. جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: يمكّن MCP الذكاء الاصطناعي من الحصول على المعلومات ومعالجتها في الوقت الحقيقي، متجاوزًا القيود التي تفرضها البيانات المدربة مسبقًا فقط.

2. المعايير العامة والعمومية: يوفر MCP معيارًا موحدًا للتفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، مما يتجنب مشاكل إعادة التطوير ويزيد من الكفاءة.

3. من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط: يمنح MCP الذكاء الاصطناعي القدرة على اتخاذ القرارات والتنفيذ بناءً على الظروف الفعلية، مما يعزز بشكل كبير من فائدة الذكاء الاصطناعي.

4. الأمان والتحكم: تضمن MCP أمان المعلومات الحساسة من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح API.

مقارنة MCP و AI Agent

عادةً ما يشير وكيل الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها معالجة مهام معينة بشكل تلقائي. بالمقارنة، فإن بروتوكول MCP هو بروتوكول، بينما وكيل الذكاء الاصطناعي هو مفهوم أو طريقة تنفيذ. يوفر بروتوكول MCP واجهات أدوات موحدة لوكيل الذكاء الاصطناعي، مما يمكّنه من العمل بشكل أكثر كفاءة.

مشروع MCP في مجال العملات المشفرة

1. Base MCP: تم تطويره بواسطة Base الرسمية، ويسمح للمستخدمين بنشر العقود واستخدام خدمات DeFi من خلال محادثات بلغة طبيعية.

2. Flock：منصة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تقدم نماذج وكيل Web3، مما يسمح لمهام blockchain المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بالتشغيل محليًا.

3. LYRAOS: نظام تشغيل متعدد الوكلاء الذكاء الاصطناعي، يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مباشرة مع سلسلة الكتل سولانا، وتنفيذ معاملات العملات المشفرة وغيرها من العمليات.

الخاتمة

على الرغم من أن MCP تظهر إمكانيات هائلة في مجال Web3، إلا أن الحالات الناجحة لا تزال محدودة في الوقت الحالي. قد يكون هذا بسبب عدم نضوج تكامل التكنولوجيا، ومخاطر الأمان والتنظيم، ومشكلات تجربة المستخدم، فضلاً عن إرهاق السوق من مشاريع الذكاء الاصطناعي.

إن دمج MCP مع blockchain على الرغم من أنه مليء بالإمكانات، إلا أنه يواجه تحديات من حيث العوائق التقنية وضغوط السوق. في المستقبل، إذا كان من الممكن تحسين آليات الأمان، وتحسين تجربة المستخدم، وتطوير تطبيقات مبتكرة ذات قيمة حقيقية، فقد يصبح دمج Web3 و MCP السرد السائد الجديد. ومع ذلك، فإن ذلك يتطلب وقتًا وجهودًا مستمرة لتحقيقه.