المؤلف: BitMart Research المصدر: medium
1. مقدمة لمفهوم MCP في السابق، في مجال الذكاء الاصطناعي، اعتمدت برامج المحادثة التقليدية في الغالب على نماذج الحوار العامة وتفتقر إلى إعدادات الأدوار الشخصية، مما أدى إلى ظهور ردود أفعالها في كثير من الأحيان بشكل رتيب وتفتقر إلى اللمسة الإنسانية. ولحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، والذي يعني إعطاء الذكاء الاصطناعي دورًا وشخصية ونبرة محددة بحيث تكون استجاباته أكثر توافقًا مع توقعات المستخدم. ومع ذلك، حتى لو كانت الذكاء الاصطناعي يتمتع بـ"شخصية" غنية، فإنه لا يزال مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على أداء المهام بشكل نشط أو تنفيذ العمليات المعقدة. ومن هنا جاء مشروع المصدر المفتوح Auto-GPT. يتيح Auto-GPT للمطورين تحديد مجموعة من الأدوات والوظائف للذكاء الاصطناعي وتسجيل هذه الأدوات مع النظام. عندما يقوم المستخدم بتقديم طلب، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات تشغيل مقابلة استنادًا إلى القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، ويقوم تلقائيًا بتنفيذ المهمة وإرجاع النتائج. يقوم هذا النهج بتحويل الذكاء الاصطناعي من محاور سلبي إلى ذكاء اصطناعي نشط في أداء المهام. على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق التنفيذ المستقل للذكاء الاصطناعي إلى حد ما، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل تنسيقات استدعاء الأدوات غير المتسقة والتوافق الضعيف بين الأنظمة الأساسية. ولحل هذه المشكلات، ظهر بروتوكول MCP (بروتوكول سياق النموذج) الذي يهدف إلى حل التحديات الرئيسية التي تواجه الذكاء الاصطناعي في عملية التطوير، وخاصة تعقيد التكامل مع الأدوات الخارجية. الهدف الأساسي من MCP هو تبسيط الطريقة التي يتفاعل بها الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصال موحد حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسهولة بخدمات خارجية مختلفة. تقليديا، لتمكين النماذج واسعة النطاق من أداء مهام معقدة (مثل الاستعلام عن الطقس أو الوصول إلى صفحة ويب)، يحتاج المطورون إلى كتابة الكثير من التعليمات البرمجية وتعليمات الأدوات، مما يزيد بشكل كبير من صعوبة وتكلفة الوقت في التطوير. يعمل بروتوكول MCP على تبسيط هذه العملية بشكل كبير من خلال تحديد واجهات موحدة ومواصفات اتصال، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الأدوات الخارجية بشكل أسرع وأكثر كفاءة.
2. تكامل MCP وAI Agent
يُعد MCP وAI Agent المشفر مكملين لبعضهما البعض. الفرق بين الاثنين هو أن AI Agent يركز بشكل أساسي على التشغيل الآلي لسلسلة الكتل وتنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، مع التركيز على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. يركز MCP بشكل أكبر على تبسيط التفاعل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، وتعزيز قابلية التشغيل البيني والمرونة بين الأنظمة الأساسية. يمكن دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي المشفرين وتشغيلهم بكفاءة أكبر عبر الأنظمة الأساسية من خلال بروتوكول MCP، وبالتالي تحسين قدرات التنفيذ الخاصة بهم. كان لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي السابقين قدرات تنفيذ معينة، مثل تنفيذ المعاملات من خلال العقود الذكية وإدارة المحافظ. ومع ذلك، فإن هذه الوظائف عادة ما تكون محددة مسبقًا وتفتقر إلى المرونة والقدرة على التكيف. تكمن القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصال موحد للتفاعل بين AI Agent والأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات blockchain والعقود الذكية والخدمات خارج السلسلة وما إلى ذلك). يحل هذا التوحيد القياسي مشكلة تجزئة الواجهة في التطوير التقليدي، مما يسمح لـ AI Agent بالاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، ويعزز بشكل كبير قدرات التنفيذ المستقلة لـ AI Agent. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء DeFi AI الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محافظ الاستثمار تلقائيًا من خلال MCP. بالإضافة إلى ذلك، يفتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، ألا وهو التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتعددين: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لتقسيمهم الوظيفي للعمل، والجمع لإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة التحكم في المخاطر، وما إلى ذلك، وبالتالي تحسين الكفاءة والموثوقية الشاملة. أتمتة المعاملات على السلسلة: يربط MCP أنواعًا مختلفة من المعاملات ووكلاء التحكم في المخاطر لحل مشكلات مثل الانزلاق، وتآكل المعاملات، وMEV، وما إلى ذلك، وتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.
ثالثا. مشاريع ذات صلة
1. DeMCP
DeMCP هي شبكة MCP لامركزية. وهي ملتزمة بتوفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر لمطوري MCP لمشاركة الفوائد التجارية، وتحقيق وصول شامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة (LLMs). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة (USDT، USDC). اعتبارًا من 8 مايو، بلغت القيمة السوقية لرمزها DMCP حوالي 1.62 مليون دولار. 2.DARK
DARK هي شبكة MCP ضمن بيئة تنفيذ موثوقة (TEE) مبنية على Solana. تم إدراج رمز $DARK على منصة Binance Alpha، بقيمة سوقية تبلغ حوالي 11.81 مليون دولار أمريكي اعتبارًا من 8 مايو. حاليًا، أول تطبيق لـ DARK قيد التطوير. وسوف توفر قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكولي TEE وMCP، مما يسمح للمطورين بالوصول بسرعة إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال التكوين البسيط. على الرغم من أن المنتج لم يتم إصداره بالكامل بعد، إلا أن المستخدمين يستطيعون الانضمام إلى مرحلة التجربة المبكرة عن طريق إرسال بريد إلكتروني، والمشاركة في الاختبار وتقديم التعليقات. 3.Cookie.fun
Cookie.fun هي عبارة عن منصة تركز على AIAgent في نظام Web3 البيئي، بهدف تزويد المستخدمين بمؤشر شامل لأدوات تحليل ومؤشرات AI Agent. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين من خلال عرض مؤشرات مثل التأثير العقلي لوكيل الذكاء الاصطناعي والقدرة على المتابعة الذكية وتفاعل المستخدم والبيانات الموجودة على السلسلة. في 24 أبريل، أطلق تحديث Cookie.API1.0 خادم MCP مخصصًا، والذي يتضمن خادم MCP مخصصًا للوكيل جاهز للاستخدام، مصمم للمطورين والموظفين غير الفنيين دون أي تكوين. 4. SkyAI هو مشروع بنية تحتية لبيانات Web3 مبني على BNB Chain، ويهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي أصلية من خلال توسيع MCP. توفر المنصة بروتوكول بيانات قابل للتطوير والتوافق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، وتخطط لتعزيز التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي في بيئات blockchain من خلال تبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات متعددة السلاسل، ونشر وكيل الذكاء الاصطناعي، والمرافق على مستوى البروتوكول. حاليًا، تدعم SkyAI مجموعات البيانات المجمعة من BNB Chain وSolana، مع حجم بيانات يزيد عن 10 مليارات صف. وفي المستقبل، سيتم أيضًا إطلاق خوادم بيانات MCP التي تدعم الشبكة الرئيسية لـ Ethereum وسلسلة Base. تم إدراج رمزها SkyAI على Binance Alpha، بقيمة سوقية تبلغ حوالي 42.7 مليون دولار أمريكي اعتبارًا من 8 مايو. باعتباره سردًا جديدًا لدمج الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، أظهر بروتوكول MCP إمكانات كبيرة في تحسين كفاءة تفاعل البيانات، وخفض تكاليف التطوير، وتعزيز الأمن وحماية الخصوصية، وما إلى ذلك، وخاصة في السيناريوهات مثل التمويل اللامركزي، ولديه آفاق تطبيق واسعة. ومع ذلك، فإن معظم المشاريع الحالية القائمة على MCP لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق منتجات ناضجة بعد، مما يؤدي إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإدراج. على سبيل المثال، انخفض سعر رموز DeMCP بنسبة 74% في أقل من شهر بعد إطلاقها. تعكس هذه الظاهرة أزمة الثقة التي تعيشها السوق في مشاريع MCP، والتي ترجع في المقام الأول إلى دورة تطوير المنتج الطويلة والافتقار إلى التطبيق العملي. لذلك، فإن كيفية تسريع تطوير المنتج، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم ستكون القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. علاوة على ذلك، لا يزال الترويج لبروتوكول MCP في النظام البيئي للعملات المشفرة يواجه تحديات في التكامل الفني. بسبب الاختلافات في منطق العقد الذكي وبنية البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة والتطبيقات اللامركزية، لا يزال خادم MCP الموحد والمعياري يتطلب الكثير من موارد التطوير. وعلى الرغم من التحديات المذكورة أعلاه، لا يزال بروتوكول MCP نفسه يظهر إمكانات كبيرة لتطوير السوق. مع التقدم المستمر لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والنضج التدريجي لبروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم استخدامه على نطاق واسع في DeFi وDAO وغيرها من المجالات في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وإجراء معاملات آلية، وتحسين كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن توفر الطبيعة اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز اللامركزية واستغلال أصول الذكاء الاصطناعي. وباعتبارها قوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، من المتوقع أن يصبح بروتوكول MCP محركًا مهمًا لتعزيز الجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي مع استمرار نضوج التكنولوجيا وتوسع سيناريوهات التطبيق. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال هناك العديد من التحديات التي يتعين معالجتها، بما في ذلك تكامل التكنولوجيا، والأمن، وتجربة المستخدم.