MCP: القوة الدافعة الأساسية لنظام Web3 AI Agent البيئي
MCP أصبحت بسرعة جزءًا أساسيًا من نظام Web3 AI Agent البيئي. من خلال بنية مشابهة للمكونات الإضافية وإدخال MCP Server، فإنه يوفر أدوات وقدرات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. مثل المفاهيم الناشئة الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي Web3، فإن MCP (بمعنى بروتوكول سياق النموذج) نشأت من Web2 AI، والآن يتم إعادة تصورها في بيئة Web3.
جوهر وأهمية MC
MCP هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى توحيد الطريقة التي تنقل بها التطبيقات معلومات السياق إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). وهذا يجعل من الممكن أن تتعاون الأدوات والبيانات ووكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر سلاسة.
تشمل القيود الأساسية التي تواجه نماذج اللغة الكبيرة الحالية:
لا يمكن تصفح الإنترنت في الوقت الحقيقي
لا يمكن الوصول مباشرة إلى الملفات المحلية أو الخاصة
غير قادر على التفاعل مع البرامج الخارجية بشكل مستقل
يعمل MCP كطبقة واجهة عامة، مما يعوض عن هذه الفجوات في القدرات، مما يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات متنوعة. يمكن تشبيه MCP بمعيار واجهة موحد في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل على الذكاء الاصطناعي الاتصال بمصادر البيانات المختلفة ووحدات الوظائف.
تعتبر هذه البروتوكولات الموحدة مفيدة للطرفين:
يمكن لوكيل AI (العميل) الاتصال بأمان بالأدوات الخارجية ومصادر البيانات الحية
يمكن لمطور الأدوات (الخادم) تحقيق اتصال واحد واستخدامه عبر الأنظمة الأساسية
النتيجة النهائية هي نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وقابلية للتشغيل البيني وأقل احتكاكًا.
الفرق بين MCP و API التقليدي
تصميم واجهة برمجة التطبيقات (API) موجه بشكل رئيسي نحو البشر، وليس أولوية للذكاء الاصطناعي. كل واجهة برمجة تطبيقات لها هيكلها الخاص ووثائقها، ويجب على المطورين تحديد المعلمات يدويًا وقراءة وثائق الواجهة. لا يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي قراءة الوثائق بنفسه، ويجب ترميزه بشكل صريح ليتناسب مع كل واجهة برمجة تطبيقات (مثل REST وGraphQL وRPC وغيرها).
MCP من خلال توحيد تنسيق استدعاء الدوال في واجهة برمجة التطبيقات، يقوم بإزالة هذه الأجزاء غير المهيكلة، مما يوفر طريقة استدعاء موحدة للوكيل. يمكن اعتبار MCP كطبقة تكيف واجهة برمجة التطبيقات المغلفة لوكيل مستقل.
مؤخراً، أعلنت إحدى منصات خدمات السحابة أن المطورين يمكنهم نشر خوادم MCP عن بُعد على منصتها بأدنى متطلبات للأجهزة. لقد سهل هذا بشكل كبير عملية نشر وإدارة خوادم MCP، بما في ذلك المصادقة ونقل البيانات، ويعتبر "نشر بنقرة واحدة".
Web3 AI ونظام بيئي MCP
تواجه الذكاء الاصطناعي في Web3 أيضًا مشكلة "نقص بيانات السياق" و"جزر البيانات"، حيث لا يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي على السلسلة أو تنفيذ منطق العقود الذكية بشكل أصلي.
في الماضي، حاولت بعض المشاريع بناء شبكة تعاون متعددة الوكلاء، ولكن في النهاية، بسبب الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات المركزية والتكاملات المخصصة، وقعت في فخ "إعادة اختراع العجلة". كان يتعين إعادة كتابة طبقة التكييف لكل مصدر بيانات يتم توصيله، مما أدى إلى زيادة هائلة في تكاليف التطوير.
لحل هذه العقبة، تحتاج الجيل القادم من وكيل الذكاء الاصطناعي إلى بنية أكثر وحدات، تشبه ليغو، لتسهيل التكامل السلس مع الإضافات والأدوات من طرف ثالث. لذلك، فإن البنية التحتية والتطبيقات للجيل الجديد من وكيل الذكاء الاصطناعي المستندة إلى بروتوكول MCP و A2A في صعود، مصممة خصيصًا لمشاهد Web3، مما يسمح للوكيل بالوصول إلى بيانات متعددة السلاسل والتفاعل بشكل أصلي مع بروتوكولات DeFi.
حالات المشروع
DeMCP
DeMCP هو سوق لخادم MCP اللامركزي، يركز على أدوات التشفير الأصلية وضمان سيادة أدوات MCP. تشمل مزاياه:
استخدام TEE (بيئة التنفيذ الموثوقة) لضمان عدم تعديل أدوات MCP
استخدام آلية تحفيز الرموز لتشجيع المطورين على المساهمة في خوادم MCP
توفير مجمع MCP وميزة المدفوعات الصغيرة، مما يقلل من عتبة الاستخدام
DeepCore
DeepCore تقدم أيضًا نظام تسجيل خادم MCP، مع التركيز على مجال التشفير، وتوسع أكثر في معيار مفتوح آخر قدمته Google: بروتوكول A2A (من وكيل إلى وكيل).
A2A هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى تحقيق الاتصالات الآمنة، والتعاون، وتنسيق المهام بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. يدعم التعاون في الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات، مثل تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من شركات مختلفة من العمل معًا على معالجة المهام.
باختصار:
MCP: يوفر أدوات الوصول للوكيل
A2A: توفير القدرة على التعاون بين الوكلاء
دمج البلوكشين مع خادم MCP
تقدم تقنية MC Server المدمجة في البلوكشين العديد من الفوائد:
الحصول على بيانات الذيل الطويل من خلال آلية الحوافز الأصلية المشفرة، وتشجيع المجتمع على المساهمة في مجموعات البيانات النادرة
الدفاع عن هجمات "تسميم أدوات"، أي أن الأدوات الخبيثة تتنكر كإضافات قانونية لتضليل الوكيل
إدخال آلية الرهن/العقوبة، وبناء نظام الثقة لخادم MCP بالاستفادة من نظام السمعة على السلسلة
تحسين قدرة النظام على تحمل الأخطاء والقدرة على العمل في الوقت الحقيقي، وتجنب نقاط الفشل الأحادية في الأنظمة المركزية
تعزيز الابتكار المفتوح، والسماح للمطورين الصغار بنشر مصادر بيانات مثل ESG، مما يزيد من تنوع النظام البيئي
الاتجاهات المستقبلية وتأثيرها على الصناعة
يبدأ المزيد والمزيد من المحترفين في صناعة التشفير في إدراك إمكانيات MCP في ربط الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين. مع نضوج البنية التحتية، سيتحول ميزة "الشركات التي تركز على المطورين" من تصميم واجهات برمجة التطبيقات إلى تقديم مجموعة أدوات أكثر ثراءً وتنوعًا وسهولة في الدمج.
في المستقبل، قد تصبح كل تطبيقات عميل MCP، وقد يكون كل API خادم MCP. قد يؤدي ذلك إلى ظهور آليات تسعير جديدة: يمكن للوكيل اختيار الأدوات ديناميكيًا بناءً على سرعة التنفيذ، وكفاءة التكلفة، والملاءمة، مما يشكل نظام اقتصاد خدمات وكيل أكثر كفاءة مدعومًا بالتشفير و blockchain.
القيمة الحقيقية والإمكانات لـ MCP لا يمكن أن تُرى حقًا إلا عندما يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بدمجها وتحويلها إلى تطبيقات عملية. في النهاية، الوكيل هو حامل ومكبر قدرات MCP، بينما تبني تقنية البلوكشين والآليات التشفيرية نظامًا اقتصاديًا موثوقًا وفعالًا وقابلًا للتجميع لهذه الشبكة الذكية.
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.
MCP：محرك أساسي لنظام Web3 AI Agent البيئي
MCP: القوة الدافعة الأساسية لنظام Web3 AI Agent البيئي
MCP أصبحت بسرعة جزءًا أساسيًا من نظام Web3 AI Agent البيئي. من خلال بنية مشابهة للمكونات الإضافية وإدخال MCP Server، فإنه يوفر أدوات وقدرات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. مثل المفاهيم الناشئة الأخرى في مجال الذكاء الاصطناعي Web3، فإن MCP (بمعنى بروتوكول سياق النموذج) نشأت من Web2 AI، والآن يتم إعادة تصورها في بيئة Web3.
جوهر وأهمية MC
MCP هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى توحيد الطريقة التي تنقل بها التطبيقات معلومات السياق إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). وهذا يجعل من الممكن أن تتعاون الأدوات والبيانات ووكيل الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر سلاسة.
تشمل القيود الأساسية التي تواجه نماذج اللغة الكبيرة الحالية:
يعمل MCP كطبقة واجهة عامة، مما يعوض عن هذه الفجوات في القدرات، مما يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي باستخدام أدوات متنوعة. يمكن تشبيه MCP بمعيار واجهة موحد في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل على الذكاء الاصطناعي الاتصال بمصادر البيانات المختلفة ووحدات الوظائف.
تعتبر هذه البروتوكولات الموحدة مفيدة للطرفين:
النتيجة النهائية هي نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا وقابلية للتشغيل البيني وأقل احتكاكًا.
الفرق بين MCP و API التقليدي
تصميم واجهة برمجة التطبيقات (API) موجه بشكل رئيسي نحو البشر، وليس أولوية للذكاء الاصطناعي. كل واجهة برمجة تطبيقات لها هيكلها الخاص ووثائقها، ويجب على المطورين تحديد المعلمات يدويًا وقراءة وثائق الواجهة. لا يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي قراءة الوثائق بنفسه، ويجب ترميزه بشكل صريح ليتناسب مع كل واجهة برمجة تطبيقات (مثل REST وGraphQL وRPC وغيرها).
MCP من خلال توحيد تنسيق استدعاء الدوال في واجهة برمجة التطبيقات، يقوم بإزالة هذه الأجزاء غير المهيكلة، مما يوفر طريقة استدعاء موحدة للوكيل. يمكن اعتبار MCP كطبقة تكيف واجهة برمجة التطبيقات المغلفة لوكيل مستقل.
مؤخراً، أعلنت إحدى منصات خدمات السحابة أن المطورين يمكنهم نشر خوادم MCP عن بُعد على منصتها بأدنى متطلبات للأجهزة. لقد سهل هذا بشكل كبير عملية نشر وإدارة خوادم MCP، بما في ذلك المصادقة ونقل البيانات، ويعتبر "نشر بنقرة واحدة".
Web3 AI ونظام بيئي MCP
تواجه الذكاء الاصطناعي في Web3 أيضًا مشكلة "نقص بيانات السياق" و"جزر البيانات"، حيث لا يمكن للذكاء الاصطناعي الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي على السلسلة أو تنفيذ منطق العقود الذكية بشكل أصلي.
في الماضي، حاولت بعض المشاريع بناء شبكة تعاون متعددة الوكلاء، ولكن في النهاية، بسبب الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات المركزية والتكاملات المخصصة، وقعت في فخ "إعادة اختراع العجلة". كان يتعين إعادة كتابة طبقة التكييف لكل مصدر بيانات يتم توصيله، مما أدى إلى زيادة هائلة في تكاليف التطوير.
لحل هذه العقبة، تحتاج الجيل القادم من وكيل الذكاء الاصطناعي إلى بنية أكثر وحدات، تشبه ليغو، لتسهيل التكامل السلس مع الإضافات والأدوات من طرف ثالث. لذلك، فإن البنية التحتية والتطبيقات للجيل الجديد من وكيل الذكاء الاصطناعي المستندة إلى بروتوكول MCP و A2A في صعود، مصممة خصيصًا لمشاهد Web3، مما يسمح للوكيل بالوصول إلى بيانات متعددة السلاسل والتفاعل بشكل أصلي مع بروتوكولات DeFi.
حالات المشروع
DeMCP
DeMCP هو سوق لخادم MCP اللامركزي، يركز على أدوات التشفير الأصلية وضمان سيادة أدوات MCP. تشمل مزاياه:
DeepCore
DeepCore تقدم أيضًا نظام تسجيل خادم MCP، مع التركيز على مجال التشفير، وتوسع أكثر في معيار مفتوح آخر قدمته Google: بروتوكول A2A (من وكيل إلى وكيل).
A2A هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى تحقيق الاتصالات الآمنة، والتعاون، وتنسيق المهام بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. يدعم التعاون في الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات، مثل تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من شركات مختلفة من العمل معًا على معالجة المهام.
باختصار:
دمج البلوكشين مع خادم MCP
تقدم تقنية MC Server المدمجة في البلوكشين العديد من الفوائد:
الاتجاهات المستقبلية وتأثيرها على الصناعة
يبدأ المزيد والمزيد من المحترفين في صناعة التشفير في إدراك إمكانيات MCP في ربط الذكاء الاصطناعي مع البلوكشين. مع نضوج البنية التحتية، سيتحول ميزة "الشركات التي تركز على المطورين" من تصميم واجهات برمجة التطبيقات إلى تقديم مجموعة أدوات أكثر ثراءً وتنوعًا وسهولة في الدمج.
في المستقبل، قد تصبح كل تطبيقات عميل MCP، وقد يكون كل API خادم MCP. قد يؤدي ذلك إلى ظهور آليات تسعير جديدة: يمكن للوكيل اختيار الأدوات ديناميكيًا بناءً على سرعة التنفيذ، وكفاءة التكلفة، والملاءمة، مما يشكل نظام اقتصاد خدمات وكيل أكثر كفاءة مدعومًا بالتشفير و blockchain.
القيمة الحقيقية والإمكانات لـ MCP لا يمكن أن تُرى حقًا إلا عندما يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بدمجها وتحويلها إلى تطبيقات عملية. في النهاية، الوكيل هو حامل ومكبر قدرات MCP، بينما تبني تقنية البلوكشين والآليات التشفيرية نظامًا اقتصاديًا موثوقًا وفعالًا وقابلًا للتجميع لهذه الشبكة الذكية.