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作者:s4mmy,去中心化AI研究員;翻譯:金色財經xiaozou
你是否和我一樣在疑惑:MCP究竟是什麼? 為什麼這麼多人都在談論MPC?
可供學習參考的文獻的確很少,但這也說得通--因為MPC是四個月前才出現的。 所以我決定進行深入研究,並將收獲通過本文整理如下。
簡言之:MPC是加密與開源AI領域的重大突破,建議你時刻保持關注,因為它很可能催化自主加密產品的下一輪爆發。
2. 模型上下文協議(MPC)是什麼?
3. MCP如何賦能AI智能體?
4. 自主化未來:MCP的意義
5. 其他MCP類舉措
6. 區別於傳統AI集成的關鍵差異
7. 結論
1. 引言
隨著AI智能體日益自主化並融入現實應用,模型上下文協議("MCP")正在重塑智能體與外部數據的交互方式。 Anthropic於2024年末推出的MCP標準化框架,正成為AI智能體無縫對接多元數據源的基礎設施。自該通信標準問世以來,已有更多AI解決方案將其採納為行業規範。 簡言之,MCP定義了"AI與軟件實時對話的方式"。
在AI系統即將自主解決複雜任務的自主化未來中,MCP能否成為解鎖下一波AI創新的密鑰?
或將成為Crypto × AI領域價格走勢新引擎?
從聊天機器人到驅動行業的自主系統,AI智能體正被寄予實時決策的厚望,這需要其動態獲取各類實時數據源。
但長期存在的瓶頸在於:缺乏AI模型連接數據庫/文件庫/商業工具等外部系統的標準化方案--這正是MCP的破局點。
模型上下文協議(MCP)作為開放標準應運而生,它使大型語言模型(LLM)能真正成為具備部署智能合約或執行DeFi活動能力的智能體,這堪稱重大突破! 加密用戶都深有體會:chatGPT在實時加密數據分析方面表現糟糕,甚至可能無法準確提供市值前100代幣的現貨價格。
而MCP將增強AI驅動DeFi的應用,例如:尋找USDC最佳年化收益並配置1000美元,或根據市場波動自動再平衡投資組合。
這標誌著AI系統正朝著更具自主性和實用性的方向演進,與加密基礎設施的無許可特性形成鮮明互補。
2. 模型上下文協議(MPC)是什麼?
Anthropic於2024年末推出的MCP是連接AI助手(特別是LLM驅動的智能體)與實時數據源的開源標準。可將其視為安全標準化的"萬能適配器",使AI智能體能夠接入:內容存儲庫/商業工具/開發環境等。
其核心價值在於:不同於依賴碎片化定製方案的傳統AI集成,MCP提供雙向通信的統一框架--智能體不僅能獲取外部數據,還能向源系統推送更新或操作,實現真正的動態自主行為。
Anthropic旨在通過MCP簡化AI集成,讓開發者更便捷地構建具備情境感知能力的自主工作流。
3. MCP如何賦能AI智能體?
MCP作為集成層,使AI智能體能按需連接外部服務。其運作機製包含:
A)動態數據訪問:突破預訓練數據限制,實時獲取關係型數據庫/文件系統/代碼庫等源的上下文數據;
B)雙向通信:支持檢索數據與觸發操作(如更新數據庫/啟動工作流)的雙向交互;
C)標準化框架:通過通用協議消除定製化集成需求,降低開發複雜度。 這或許能解決多鍊與多編程語言的兼容性問題,使智能體成為新的聚合層。
4. 自主化未來:MCP的意義
AI智能體不再僅僅是反應系統;它們正在成為主動的、目標導向的能夠自主決策的實體。 然而,要想讓AI智能體真正發揮作用,它們需要擺脫訓練數據的限制,並與現實世界流暢地互動。 而這正是MPC的用武之地。典型案例如Anthropic文檔所示:管理軟件開發流程的智能體可通過MCP實時拉取最新代碼、分析缺陷並向項目管理工具推送報告。
下圖展示了Claude通過MCP集成直接連接GitHub創建代碼庫並提交PR:
MCP允許AI智能體通過訪問實時數據來適應不斷變化的環境,使其更具響應性更加智能。 下圖展示了它與GitHub、Web API、Slack、郵件等的集成和通信。
這正是DavidSacks所述"獲勝智能體"所需的基礎設施。
標準化協議將加速開發者的自主工作流構建,無論是自動化業務流程、管理供應鏈還是輔助科研,MCP都為實現這一願景提供了關鍵基礎設施。
5. 其他MCP類舉措
除Anthropic外,多家巨頭已布局標準化AI集成協議:* PerplexityMCP
* OpenAI Agent SDK的MCP插件(最新發布)
* Stripe MCP集成
還有更多的MCP服務器正在開發中,以促進更加無縫的AI通信。
業內CEO們普遍承認這類協議對AI智能體發展的重要性。
這些舉措表明自主AI需要標準化、可擴展的數據集成方案。 雖然MCP憑藉開源特性與普適性保持領先,但xAI/Google/Meta等巨頭的入局印證了這一領域的關鍵價值。
6. 區別於傳統AI集成的關鍵差異
與傳統的AI集成相比,為什麼MCP(及其同類產品)會脫穎而出? 傳統的集成通常依賴自定義API或中間件,解決方案是碎片化的難以擴展的。MCP提供了通用標準,降低了複雜性並確保了一致性。 下圖明確體現了這一點:
開源協作:與中心化AI公司的孤立方法形成鮮明對比,MCP的開源性促進了整個行業的協作。
這是加密貨幣的一個主要價值主張。
下面是一個簡單的對比圖表:
以下是加密領域應用的進一步示例:
加密領域應用已初見端倪:(1)deFAI解決方案如HeyAnon/Limitus/Giza;(2)類似aixbt的鍊上分析工具。 隨著MCP在加密與AI生態的深度集成,更多創新必將湧現。
7. 結論
MCP標誌著邁向自主AI未來的關鍵一步--在這個未來中,自主系統能夠與周圍環境無縫交互。通過提供連接AI智能體與外部數據源的標準化框架,MCP解決了AI發展中的關鍵瓶頸,催生出更智能、更具適應性和可擴展性的解決方案。
整個行業對MCP類協議的接納,正推動著我們共同向這一自主化願景邁進。
然而挑戰猶存:MCP及其同類協議的成功將取決於廣泛採用程度、協議間的互操作性,以及能否跟上AI領域的快速演進。
隨著AI智能體在我們生活中扮演越來越重要的角色,MCP類框架將成為連接AI與現實應用的橋樑。
無論MCP最終成為實際標準還是僅作為進一步創新的催化劑,它都已引發關於自主AI和自主加密產品所需基礎設施的重要討論。
