MCP و AI Agent: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

1. تحليل مفهوم MCP

في مجال الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية إلى الطابع الشخصي والاستباقية. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، ولا يمكنه تنفيذ المهام المعقدة بشكل استباقي.

للتغلب على هذا القيد، ظهر مشروع Auto-GPT مفتوح المصدر. يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام تلقائيًا وفقًا لقواعد محددة مسبقًا. على الرغم من أن Auto-GPT حقق درجة معينة من التنفيذ الذاتي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة الأساسية.

ظهرت بروتوكول سياق النموذج (MCP) بهدف حل التعقيدات المرتبطة بتكامل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية. من خلال توفير معيار اتصالات موحد، يبسط MCP عملية التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والخدمات الخارجية. وقد أدى هذا الواجهة الموحدة إلى تقليل كبير في صعوبة التطوير وتكاليف الوقت، مما يجعل نماذج الذكاء الاصطناعي تتفاعل بشكل أكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.

٢، التعاون بين MCP و AI Agent

تشكل MCP وAI Agent علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل أساسي على عمليات البلوكشين، تنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما تركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياقات، وتعزيز التشغيل البيني والمرونة عبر المنصات.

تتمثل القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار موحد للتفاعل بين وكيل الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، العقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، إلخ). يحل هذا التوحيد مشكلة تفتت واجهات البرمجة في التطوير التقليدي، مما يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بالتواصل بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يزيد بشكل كبير من القدرة على التنفيذ الذاتي. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من نوع DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا من خلال MCP.

بالإضافة إلى ذلك، يفتح MCP اتجاهًا جديدًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي - التعاون بين الوكلاء المتعددين. من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي الوظائف المختلفة العمل معًا لإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، والتنبؤ بالسوق، وإدارة المخاطر، مما يزيد من الكفاءة والموثوقية العامة. في مجال أتمتة التداول على السلسلة، يمكن لـ MCP ربط أنواع مختلفة من الوكلاء المتعلقين بالتداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشاكل الانزلاق، والتآكل في التداول، و MEV أثناء التداول، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.

ثالثاً، نظرة عامة على المشاريع ذات الصلة

1. DeMCP

DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تهدف إلى توفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي. توفر منصة نشر تشارك الإيرادات التجارية لمطوري MCP، مما يتيح الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة السائدة. يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.

2. داكن

DARK هو شبكة MCP تحت بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) المبنية على سولانا. التطبيق الأول لها قيد التطوير، ويهدف إلى توفير قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP. سيمكن ذلك المطورين من الوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال تكوين بسيط.

3. Cookie.fun

Cookie.fun هو منصة تركز على AI Agent في نظام Web3 البيئي، حيث تقدم للمستخدمين مجموعة شاملة من مؤشرات AI Agent وأدوات التحليل. تعرض المنصة تأثير الذكاء العقلي لـ AI Agent، وقدرته على المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدمين، وبيانات السلسلة وغيرها من المؤشرات، مما يساعد المستخدمين على تقييم أداء AI Agent المختلف. مؤخرًا، تم إصدار تحديث Cookie.API1.0 الذي قدم خادم MCP مخصص، يوفر خدمات MCP مخصصة للوكيل للمطورين وغير الفنيين.

4. سكاي آي

SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 تم بناؤه على شبكة BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على البلوكشين من خلال توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع وقابلة للتشغيل البيني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، من خلال دمج الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول، مما يبسط عملية التطوير. حالياً، يدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من شبكة BNB Chain وSolana، حيث يتجاوز حجم البيانات 10 مليار صف، وفي المستقبل، سيقوم بدعم خدمات بيانات MCP على الشبكة الرئيسية للإيثريوم وسلسلة Base.

أربعة، آفاق التنمية المستقبلية

تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع سلسلة الكتل، حيث أظهرت إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، وخاصة في سيناريوهات التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع القائمة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تطلق منتجات ناضجة بعد، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق. هذا يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP، والتي تعود أساسًا إلى طول دورة تطوير المنتج ونقص في تطبيقات فعلية.

في المستقبل، يواجه تطوير بروتوكول MCP عدة تحديات رئيسية:

1. تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية.
2. تحسين تجربة المستخدم وزيادة جاذبية المنتج.
3. التغلب على عقبات تكامل التكنولوجيا，实现 خدمات MCP الموحدة بين سلاسل الكتل المختلفة وDApps.

على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانيات سوقية كبيرة. مع تقدم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تحقيق تطبيقات أوسع في مجالات DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال بروتوكول MCP الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الفعلي، وتنفيذ التداولات الآلية، مما يعزز كفاءة ودقة التحليل السوقي. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية الأصول وتحصيلها.

باعتبارها قوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، من المتوقع أن تصبح بروتوكول MCP محركًا رئيسيًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة في مجالات دمج التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم. مع الحلول التدريجية لهذه المشكلات، سيؤدي بروتوكول MCP دورًا متزايد الأهمية في التطور المستقبلي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.