MCP ووكيل الذكاء الاصطناعي: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

1. مقدمة في مفهوم MCP

غالبًا ما تفتقر روبوتات الدردشة التقليدية إلى إعدادات شخصية مخصصة، مما يؤدي إلى ردود أحادية تفتقر إلى الطابع الإنساني. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، لمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا وشخصيات ونبرات محددة. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بنشاط أو إجراء عمليات معقدة.

من أجل تمكين الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام بشكل نشط، نشأ مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف مجموعة من الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي، وتسجيل هذه الأدوات في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، بإنشاء تعليمات تشغيل مناسبة، وتنفيذ المهام تلقائيًا وإرجاع النتائج.

على الرغم من أن Auto-GPT تحقق إلى حد ما التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنها لا تزال تواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات. لحل هذه التحديات، ظهر بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يسمح للذكاء الاصطناعي باستدعاء خدمات خارجية متنوعة بسهولة.

بروتوكول MCP يبسط بشكل كبير عملية التفاعل بين نماذج الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية من خلال تحديد واجهات ومعايير اتصالات موحدة، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بتنفيذ المهام المعقدة بسرعة وكفاءة أكبر.

٢. دمج MCP مع وكيل الذكاء الاصطناعي

العلاقة بين MCP و AI Agent هي علاقة تكاملية. يركز AI Agent بشكل أساسي على العمليات الآلية في blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. بينما يركز MCP أكثر على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، ويقدم بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز التشغيل المتداخل والمرونة عبر المنصات.

القيمة الأساسية لـ MCP تكمن في توفير معيار اتصال موحد لتفاعل عملاء الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات blockchain، العقود الذكية، الخدمات خارج السلسلة، وغيرها). هذا التوحيد يحل مشكلة تفتت الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن عملاء الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، ويعزز بشكل كبير قدراتها على التنفيذ الذاتي.

على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين المحفظة تلقائيًا من خلال MCP. بالإضافة إلى ذلك، يفتح MCP آفاقًا جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وذلك من خلال التعاون بين عدة وكلاء ذكاء اصطناعي: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون وفقًا لتقسيم الوظائف، وإكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة العامة والموثوقية.

ثلاثة، المشاريع ذات الصلة

1. DeMCP

DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تهدف إلى توفير خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقديم منصة نشر تتيح مشاركة العائدات التجارية لمطوري MCP، وتحقيق الوصول الموحد إلى نماذج اللغة الكبيرة الرائجة (LLM). يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.

2. داكن

DARK هو شبكة MCP تعمل في بيئة تنفيذ موثوقة (TEE) ومبنية على Solana. التطبيق الأول لها في مرحلة التطوير، وسوف يوفر من خلال TEE وبروتوكول MCP قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المطورين من الوصول السريع إلى مجموعة متنوعة من الأدوات والخدمات الخارجية من خلال إعدادات بسيطة.

3. Cookie.fun

Cookie.fun هو منصة تركز على AI Agent في بيئة Web3، تهدف إلى توفير أدوات شاملة لمؤشرات AI Agent والتحليل للمستخدمين. تساعد المنصة المستخدمين على فهم وتقييم أداء مختلف AI Agents من خلال عرض تأثيرهم العقلي، وقدرات التتبع الذكي، وتفاعل المستخدم، وبيانات السلسلة. مؤخرًا، أطلقت Cookie.fun خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص للوكيل القابل للتوصيل مباشرة، مصمم خصيصًا للمطورين وغير المبرمجين، دون الحاجة إلى أي تكوين.

4. سكاي آي

SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات على Web3 مبني على BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية للذكاء الاصطناعي الأصلية للبلوكشين من خلال توسيع MCP. توفر هذه المنصة بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع ومتداخلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المبنية على Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات عبر سلاسل متعددة، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي في بيئة البلوكشين.

أربعة، التنمية المستقبلية

تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة تدمج بين الذكاء الاصطناعي وبلوك تشين، حيث تُظهر إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في سياقات التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا تزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق بعد منتجات ناضجة، مما أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار رموزها بعد الإطلاق.

تُظهر هذه الظاهرة أزمة ثقة السوق في مشروع MCP، والتي تنبع أساسًا من طول فترة تطوير المنتج ونقص التطبيقات العملية. لذلك، فإن كيفية تسريع تقدم تطوير المنتج، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم، ستكون القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك، لا يزال推广 بروتوكول MCP في النظام البيئي للتشفير يواجه تحديات التكامل الفني. نظرًا للاختلافات في منطق العقود الذكية وبنية البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وDApp، لا يزال يتطلب خادم MCP الموحد القياسي استثمار الكثير من الموارد التطويرية.

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

بروتوكول MCP كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، مع نضوج التكنولوجيا المستمر وتوسع حالات الاستخدام، من المتوقع أن يصبح محركًا مهمًا لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة الجوانب مثل دمج التكنولوجيا والأمان وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية.