Novas quebras de tecnologia de IA: MCP capacita a inteligência artificial
O desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial está constantemente a libertar a força de trabalho humana, elevando o limite inferior da eficiência do trabalho. No entanto, os modelos de linguagem de grande escala atuais ainda têm limitações, necessitando de múltiplos diálogos para fornecer sugestões eficazes, e os usuários ainda precisam executar essas sugestões pessoalmente. Isso ainda está a uma certa distância da verdadeira visão de utilizar a IA para nos ajudar no trabalho.
Se for possível conversar com a IA e realmente utilizar o computador para tarefas como responder e-mails, redigir relatórios e até mesmo realizar negociações automatizadas, isso estará mais próximo do objetivo de libertar a produtividade. E esta tecnologia é o MCP, que está atualmente sob os holofotes no campo da IA.
Definição e função do MC
O MCP (Modelo de Protocolo de Contexto) é um conjunto de protocolos padronizados, destinado a resolver o problema de que os modelos de IA só conseguem "dizer" mas não "fazer". Foi lançado pela empresa Anthropic em novembro de 2024.
A composição central do MCP inclui:
Modelo：refere-se a vários modelos de linguagem de grande escala
Contexto: informações adicionais ou ferramentas externas fornecidas ao modelo
Protocolo: norma ou interface genérica e padronizada
O objetivo do MCP é, através de normas unificadas, permitir que a IA não apenas possa dialogar, mas também controlar diretamente ferramentas externas para concluir várias tarefas.
Modelos de linguagem tradicionais como ChatGPT, Grok, etc., apenas podem realizar operações de entrada e saída de texto. Para que a IA execute operações reais, como ler arquivos, enviar e-mails, consultar bancos de dados, etc., normalmente é necessário que o usuário faça as operações manualmente de acordo com as sugestões da IA e, em seguida, retorne os resultados à IA, repetindo esse processo.
A aparição do MCP permite que a IA leia diretamente arquivos locais, conecte-se a bases de dados remotas e até manipule serviços de rede específicos. Isso significa que a IA não está mais limitada à saída de texto, mas é capaz de substituir os humanos em muitas tarefas repetitivas ou processuais.
Mecanismo de funcionamento do MCP
A operação do MCP envolve os seguintes componentes chave:
MCP Host (Administrador): responsável por gerir e coordenar o funcionamento de todo o MCP. Por exemplo, o Claude Desktop é um tipo de Host que pode ajudar a IA a aceder a dados ou ferramentas locais.
Cliente MCP (lado do usuário): recebe as necessidades do usuário e comunica-se com o modelo de IA. Exemplos comuns incluem interfaces de chat integradas com MCP ou ambientes de desenvolvimento integrados (como Goose, Cursor, Claude Chatbot).
MCP Server (servidor): pode ser visto como um conjunto de APIs anotadas, que oferecem funcionalidades utilizáveis por IA. Por exemplo, leitura de banco de dados, envio de e-mails, gestão de arquivos, chamada de serviços externos, etc.
Com o MCP, a IA não só consegue compreender a linguagem humana, como também pode transformar texto específico em comandos de ação, permitindo a realização de operações automatizadas. Por exemplo, a IA pode ajudar a organizar relatórios de vendas, enviar e-mails aos clientes e até realizar modelagem 3D diretamente no Blender através de comandos.
A importância do MC
Estabelecer uma ponte entre a IA e as ferramentas externas
MCP superou a limitação da atualização de dados de grandes modelos de linguagem. Ele permite que a IA acesse e processe informações atualizadas em tempo real, melhorando significativamente a utilidade e a precisão das aplicações de IA.
Padronização e universalidade
MCP fornece um padrão unificado para a interação entre IA e ferramentas externas, semelhante ao papel da interface USB-C no campo do hardware. Essa padronização evita o desenvolvimento redundante, aumentando a eficiência e a compatibilidade.
De resposta passiva a execução ativa
As ferramentas de IA tradicionais apenas conseguem responder a perguntas, enquanto o MCP permite que a IA execute ativamente instruções com base em situações reais e ajuste as ações subsequentes com base nos resultados do feedback. Isso aumenta significativamente a utilidade da IA.
Segurança e Controlo
MCP controla o acesso aos dados através de gestão de permissões e chaves de API, garantindo que informações sensíveis não sejam divulgadas, enquanto assegura a segurança das operações de IA.
Comparação entre MCP e Agent AI
O Agente de IA é um sistema de IA capaz de automatizar tarefas específicas, que não só pode dialogar com as pessoas, mas também pode agir proativamente com base no contexto, invocando ferramentas ou APIs para completar uma série de etapas.
A principal diferença entre MCP e AI Agent:
MCP é um protocolo, enquanto o Agente de IA é um conceito ou método de execução.
MCP foca em estabelecer padrões universais para a comunicação entre modelos de IA e ferramentas externas.
O Agente de IA enfatiza a capacidade de ação proativa e execução de ferramentas da IA.
O MCP pode ajudar o Agente de IA a operar de forma mais eficiente, fornecendo um padrão de interface de ferramentas unificado, simplificando o processo de desenvolvimento e manutenção.
Projeto Conceitual MCP do Mundo Cripto
Base MCP
Base é um framework desenvolvido oficialmente que permite que aplicações de IA interajam com a blockchain Base. Os usuários podem realizar a implantação de contratos e operações de empréstimo usando o Morpho através de diálogos em linguagem natural.
Flock
Plataforma de treino de IA descentralizada, que oferece modelos de agentes Web3, permitindo que tarefas de blockchain impulsionadas por IA sejam executadas localmente, proporcionando aos utilizadores mais controlo.
LYRAOS
LYRA MCP-OS é um sistema operativo multi-agente de IA, que permite que os agentes de IA interajam diretamente com a blockchain Solana, executando operações como transações de criptomoeda. O projeto está a explorar como usar o MCP-OS para estabelecer organizações autônomas descentralizadas impulsionadas por IA para investimento em criptomoeda.
Perspectivas Futuras da Narrativa de IA
Embora o MCP forneça regras padronizadas para a interação entre IA e ferramentas externas, os casos de sucesso no campo Web 3 ainda são limitados. Isso pode ser devido aos seguintes motivos:
A integração técnica ainda não está madura: as diferenças entre as várias cadeias e DApps no ecossistema Web 3 são grandes, e unificá-las em um MCP Server exige muitos recursos de desenvolvimento.
Riscos de segurança e regulamentação: permitir que a IA opere diretamente contratos e processe transações financeiras requer uma gestão de chaves privadas e mecanismos de controle de permissões adequados.
Hábitos e Experiência do Usuário: A maioria dos usuários ainda tem dúvidas sobre a gestão de carteiras ou decisões de investimento por AI, e a barreira de entrada para operações em blockchain é bastante alta.
Flutuação do sentimento do mercado: a febre gerada anteriormente pelo AI Agent no mundo das criptomoedas está enfrentando um arrefecimento, e o entusiasmo dos investidores por projetos puramente conceituais diminuiu.
O MCP pode ser considerado uma versão super aprimorada do AI Agent, mas o mercado já passou por uma onda de AI criptográfica, e os investidores e usuários estão mais focados no valor prático da aplicação. No futuro, a combinação do MCP com a blockchain ainda tem potencial, mas precisa superar os desafios duplos da barreira tecnológica e da pressão do mercado. Somente integrando mecanismos de segurança mais maduros, criando uma experiência de usuário mais intuitiva e descobrindo aplicações inovadoras realmente valiosas, "Web 3 + MCP" poderá ultrapassar o tema da especulação e se tornar a nova narrativa mainstream.
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MEVHunterLucky
· 08-16 08:04
Quem vai selar este grande demônio?
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TestnetFreeloader
· 08-16 08:03
Outra vez a especulação inteligente?
Ver originalResponder0
Rugman_Walking
· 08-16 07:55
Quando é que me vais ajudar a negociar criptomoedas?
Quebra de tecnologia MCP: a IA não só pode falar, mas também operar na prática.
Novas quebras de tecnologia de IA: MCP capacita a inteligência artificial
O desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial está constantemente a libertar a força de trabalho humana, elevando o limite inferior da eficiência do trabalho. No entanto, os modelos de linguagem de grande escala atuais ainda têm limitações, necessitando de múltiplos diálogos para fornecer sugestões eficazes, e os usuários ainda precisam executar essas sugestões pessoalmente. Isso ainda está a uma certa distância da verdadeira visão de utilizar a IA para nos ajudar no trabalho.
Se for possível conversar com a IA e realmente utilizar o computador para tarefas como responder e-mails, redigir relatórios e até mesmo realizar negociações automatizadas, isso estará mais próximo do objetivo de libertar a produtividade. E esta tecnologia é o MCP, que está atualmente sob os holofotes no campo da IA.
Definição e função do MC
O MCP (Modelo de Protocolo de Contexto) é um conjunto de protocolos padronizados, destinado a resolver o problema de que os modelos de IA só conseguem "dizer" mas não "fazer". Foi lançado pela empresa Anthropic em novembro de 2024.
A composição central do MCP inclui:
O objetivo do MCP é, através de normas unificadas, permitir que a IA não apenas possa dialogar, mas também controlar diretamente ferramentas externas para concluir várias tarefas.
Modelos de linguagem tradicionais como ChatGPT, Grok, etc., apenas podem realizar operações de entrada e saída de texto. Para que a IA execute operações reais, como ler arquivos, enviar e-mails, consultar bancos de dados, etc., normalmente é necessário que o usuário faça as operações manualmente de acordo com as sugestões da IA e, em seguida, retorne os resultados à IA, repetindo esse processo.
A aparição do MCP permite que a IA leia diretamente arquivos locais, conecte-se a bases de dados remotas e até manipule serviços de rede específicos. Isso significa que a IA não está mais limitada à saída de texto, mas é capaz de substituir os humanos em muitas tarefas repetitivas ou processuais.
Mecanismo de funcionamento do MCP
A operação do MCP envolve os seguintes componentes chave:
MCP Host (Administrador): responsável por gerir e coordenar o funcionamento de todo o MCP. Por exemplo, o Claude Desktop é um tipo de Host que pode ajudar a IA a aceder a dados ou ferramentas locais.
Cliente MCP (lado do usuário): recebe as necessidades do usuário e comunica-se com o modelo de IA. Exemplos comuns incluem interfaces de chat integradas com MCP ou ambientes de desenvolvimento integrados (como Goose, Cursor, Claude Chatbot).
MCP Server (servidor): pode ser visto como um conjunto de APIs anotadas, que oferecem funcionalidades utilizáveis por IA. Por exemplo, leitura de banco de dados, envio de e-mails, gestão de arquivos, chamada de serviços externos, etc.
Com o MCP, a IA não só consegue compreender a linguagem humana, como também pode transformar texto específico em comandos de ação, permitindo a realização de operações automatizadas. Por exemplo, a IA pode ajudar a organizar relatórios de vendas, enviar e-mails aos clientes e até realizar modelagem 3D diretamente no Blender através de comandos.
A importância do MC
Estabelecer uma ponte entre a IA e as ferramentas externas
MCP superou a limitação da atualização de dados de grandes modelos de linguagem. Ele permite que a IA acesse e processe informações atualizadas em tempo real, melhorando significativamente a utilidade e a precisão das aplicações de IA.
Padronização e universalidade
MCP fornece um padrão unificado para a interação entre IA e ferramentas externas, semelhante ao papel da interface USB-C no campo do hardware. Essa padronização evita o desenvolvimento redundante, aumentando a eficiência e a compatibilidade.
De resposta passiva a execução ativa
As ferramentas de IA tradicionais apenas conseguem responder a perguntas, enquanto o MCP permite que a IA execute ativamente instruções com base em situações reais e ajuste as ações subsequentes com base nos resultados do feedback. Isso aumenta significativamente a utilidade da IA.
Segurança e Controlo
MCP controla o acesso aos dados através de gestão de permissões e chaves de API, garantindo que informações sensíveis não sejam divulgadas, enquanto assegura a segurança das operações de IA.
Comparação entre MCP e Agent AI
O Agente de IA é um sistema de IA capaz de automatizar tarefas específicas, que não só pode dialogar com as pessoas, mas também pode agir proativamente com base no contexto, invocando ferramentas ou APIs para completar uma série de etapas.
A principal diferença entre MCP e AI Agent:
O MCP pode ajudar o Agente de IA a operar de forma mais eficiente, fornecendo um padrão de interface de ferramentas unificado, simplificando o processo de desenvolvimento e manutenção.
Projeto Conceitual MCP do Mundo Cripto
Base MCP
Base é um framework desenvolvido oficialmente que permite que aplicações de IA interajam com a blockchain Base. Os usuários podem realizar a implantação de contratos e operações de empréstimo usando o Morpho através de diálogos em linguagem natural.
Flock
Plataforma de treino de IA descentralizada, que oferece modelos de agentes Web3, permitindo que tarefas de blockchain impulsionadas por IA sejam executadas localmente, proporcionando aos utilizadores mais controlo.
LYRAOS
LYRA MCP-OS é um sistema operativo multi-agente de IA, que permite que os agentes de IA interajam diretamente com a blockchain Solana, executando operações como transações de criptomoeda. O projeto está a explorar como usar o MCP-OS para estabelecer organizações autônomas descentralizadas impulsionadas por IA para investimento em criptomoeda.
Perspectivas Futuras da Narrativa de IA
Embora o MCP forneça regras padronizadas para a interação entre IA e ferramentas externas, os casos de sucesso no campo Web 3 ainda são limitados. Isso pode ser devido aos seguintes motivos:
A integração técnica ainda não está madura: as diferenças entre as várias cadeias e DApps no ecossistema Web 3 são grandes, e unificá-las em um MCP Server exige muitos recursos de desenvolvimento.
Riscos de segurança e regulamentação: permitir que a IA opere diretamente contratos e processe transações financeiras requer uma gestão de chaves privadas e mecanismos de controle de permissões adequados.
Hábitos e Experiência do Usuário: A maioria dos usuários ainda tem dúvidas sobre a gestão de carteiras ou decisões de investimento por AI, e a barreira de entrada para operações em blockchain é bastante alta.
Flutuação do sentimento do mercado: a febre gerada anteriormente pelo AI Agent no mundo das criptomoedas está enfrentando um arrefecimento, e o entusiasmo dos investidores por projetos puramente conceituais diminuiu.
O MCP pode ser considerado uma versão super aprimorada do AI Agent, mas o mercado já passou por uma onda de AI criptográfica, e os investidores e usuários estão mais focados no valor prático da aplicação. No futuro, a combinação do MCP com a blockchain ainda tem potencial, mas precisa superar os desafios duplos da barreira tecnológica e da pressão do mercado. Somente integrando mecanismos de segurança mais maduros, criando uma experiência de usuário mais intuitiva e descobrindo aplicações inovadoras realmente valiosas, "Web 3 + MCP" poderá ultrapassar o tema da especulação e se tornar a nova narrativa mainstream.