MCP و AI Agent: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

1. تقديم مفهوم MCP

تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية في مجال الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على نماذج الحوار العامة، مما يفتقر إلى إعدادات شخصية محددة، مما يؤدي إلى استجابات أحادية ويفتقر إلى الطابع الإنساني. لحل هذه المشكلة، قام المطورون بإدخال مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرة معينة، مما يجعل استجاباته أقرب إلى توقعات المستخدم. ومع ذلك، حتى لو كان لدى الذكاء الاصطناعي "شخصيات" غنية، فإنه لا يزال مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بنشاط أو إجراء عمليات معقدة.

لهذا السبب، نشأ مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عند تقديم المستخدمين لطلب، يقوم Auto-GPT بإنشاء أوامر تنفيذية بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام تلقائيًا ويعيد النتائج، مما يحول الذكاء الاصطناعي من متحدث سلبي إلى منفذ مهام نشط.

على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق إلى حد ما تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل مستقل، إلا أنه لا يزال يواجه مشكلات مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة الأساسية. لحل هذه المشكلات، ظهر بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة. تقليديًا، لجعل النماذج الكبيرة تنفذ مهام معقدة، كان يتعين على المطورين كتابة كميات كبيرة من التعليمات البرمجية ووصف الأدوات، مما زاد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت. يعمل بروتوكول MCP على تبسيط هذه العملية بشكل ملحوظ من خلال تعريف واجهات ومعايير اتصالات موحدة، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل بسرعة وكفاءة أكبر مع الأدوات الخارجية.

٢، دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي

يتكامل MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي المشفر. يركز وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل رئيسي على أتمتة العمليات على البلوك تشين، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية ودمج التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP على تبسيط تفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التوافق والمرونة عبر الأنظمة الأساسية. يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي المشفر تحقيق تكامل وتشغيل أكثر كفاءة عبر الأنظمة الأساسية من خلال بروتوكول MCP، مما يعزز قدرات التنفيذ.

تمتلك وكلاء الذكاء الاصطناعي السابقة بعض القدرات التنفيذية، مثل تنفيذ المعاملات من خلال العقود الذكية وإدارة المحافظ وغيرها. ومع ذلك، فإن هذه الوظائف غالبًا ما تكون محددة مسبقًا، مما يفتقر إلى المرونة والقدرة على التكيف. تكمن القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، إلخ). تحل هذه المعايير مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتواصل بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، وتعزز بشكل كبير من قدرتهم على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi من خلال MCP الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين المحفظة تلقائيًا.

علاوة على ذلك، فتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وهو التعاون بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لتقسيم المهام، وتجميع البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة مخاطر، وغيرها من المهام المعقدة، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة المعاملات على السلسلة، يربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل المشكلات مثل الانزلاق، وتقلبات التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.

ثلاثة، المشاريع ذات الصلة

1. DeMCP

DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تهدف إلى توفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها داخليًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقديم منصة نشر لمشاركة العوائد التجارية لمطوري MCP، وتنفيذ الوصول الشامل إلى نموذج اللغة الكبير الشائع (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة. اعتبارًا من 8 مايو، كانت القيمة السوقية لرمزها DMCP حوالي 1.62 مليون دولار.

2. داكن

DARK هو شبكة MCP تحت بيئة تنفيذ موثوقة (TEE) مبنية على Solana. التطبيق الأول لها في مرحلة التطوير، وسيقدم مجموعة أدوات فعالة لوكلاء AI من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يسمح للمطورين بالوصول بسرعة إلى أدوات وخدمات خارجية متعددة من خلال تكوين بسيط. على الرغم من أن المنتج لم يتم طرحه بالكامل بعد، يمكن للمستخدمين الانضمام إلى مرحلة التجربة المبكرة عبر نظام الانتظار عبر البريد الإلكتروني، والمشاركة في الاختبار وتقديم الملاحظات.

3. Cookie.fun

Cookie.fun هو منصة تركز على AIAgent في نظام Web3 البيئي، تهدف إلى تقديم مؤشرات شاملة وأدوات تحليلية لمستخدميها. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء مختلف AI Agent من خلال عرض تأثير العقل، وقدرة الذكاء على المتابعة، وتفاعل المستخدم، وبيانات سلسلة الكتل. في 24 أبريل، تم إطلاق تحديث Cookie.API1.0 الذي يتضمن خادم MCP مخصص، يحتوي على خادم MCP مخصص للوكيل قابل للتوصيل والتشغيل، مصمم للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.

4. سكاي آي

SkyAI هو مشروع للبنية التحتية للبيانات Web3 مبني على سلسلة BNB، يهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية على blockchain من خلال توسيع MCP. يوفر النظام الأساسي بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع وقابلة للتشغيل المتبادل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Web3، ويخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حاليًا، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من سلسلة BNB وسولانا، وقد تجاوزت كمية البيانات 10 مليار صف، وفي المستقبل، سيتم إطلاق خادم بيانات MCP يدعم شبكة Ethereum الرئيسية وسلسلة Base.

أربعة، التطور المستقبلي

تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، حيث تُظهر إمكانات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، وخاصة في سيناريوهات مثل التمويل اللامركزي، حيث تتمتع بآفاق تطبيق واسعة. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم يتم إطلاق منتجات ناضجة، مما أدى إلى تراجع مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق. يعكس هذا أزمة ثقة في السوق تجاه مشاريع MCP، والتي تنبع أساسًا من طول دورة تطوير المنتج وغياب التطبيقات العملية.

كيفية تسريع تقدم تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم، ستكون من القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال ترويج بروتوكول MCP في النظام البيئي المشفر يواجه تحديات في دمج التكنولوجيا. نظرًا لاختلاف منطق العقود الذكية وهياكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة و DApps، لا يزال من الضروري استثمار موارد تطوير كبيرة في خادم MCP الموحد القياسي.

على الرغم من التحديات المذكورة أعلاه ، إلا أن بروتوكول MCP نفسه لا يزال يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي و نضوج بروتوكول MCP ، من المتوقع أن يتحقق استخدام أوسع في مجالات DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال ، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الحقيقي من خلال بروتوكول MCP ، وتنفيذ معاملات آلية ، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك ، من المحتمل أن يوفر الطابع اللامركزي لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي ، مما يدفع نحو لامركزية الأصول للذكاء الاصطناعي وعملية تحويل الأصول.

تعتبر بروتوكولات MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع تقنية البلوكشين، ومع نضوج التكنولوجيا وتوسع مجالات التطبيق، لديها القدرة على أن تصبح محركاً مهماً لدفع الجيل التالي من وكيل الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال يتعين حل العديد من التحديات المتعلقة بتكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم.