Протокол контекста модели (MCP): следующий новый нарратив крипто-ИИ?

Автор:s4mmy

Перевод: TechFlow

Если вы похожи на меня, возможно, вы задаетесь вопросом: “Что, черт возьми, такое MCP?!”…… Почему так много людей говорят об этом?

Информации о MCP очень мало, что неудивительно —— ведь ему всего четыре месяца. Поэтому я решил глубоко изучить эту тему и изложить свои находки здесь.

Краткое резюме (TLDR): MCP является значительным прорывом в криптоиндустрии и открытом ИИ. Вам стоит обратить на него внимание, так как он может стать катализатором для следующего этапа развития агентских криптопродуктов (agentic crypto products).

Содержание

1. Введение

2. Что такое Протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP)?

3. Как MCP работает для AI-агентов

4. Агентское будущее: почему MCP имеет решающее значение

5. Другие инициативы, подобные MCP

6. Ключевые отличия от традиционной интеграции ИИ

7. Заключение

1) Введение

По мере того как AI-агенты (AI agents) продолжают эволюционировать, становясь более автономными и постепенно интегрируясь в реальные сценарии использования, Протокол контекста модели (Model Context Protocol,简称“MCP”) переворачивает способ взаимодействия этих агентов с внешними данными и инструментами.

MCP, запущенный Anthropic в конце 2024 года, стремится стать стандартизированной框架, наделяющей AI-агенты возможностью беспрепятственной связи с разнообразными источниками данных.

С момента введения этого стандарта связи @anthropicai все больше AI-решений начинают рассматривать его как новый отраслевой стандарт по умолчанию.

Проще говоря, MCP — это способ “того, как ИИ разговаривает с программным обеспечением в реальном времени”.

С наступлением агентского будущего (agentic future) — эпохи, когда системы ИИ могут независимо решать сложные задачи — станет ли MCP ключом к разблокированию следующей волны инноваций в области ИИ?

Возможно, это также подтолкнет цены в сфере сочетания Crypto иAI к новым высотам?

От чат-ботов до автономных систем, управляющих различными отраслями, от AI-агентов (AI agents) ожидают способности принимать решения в реальном времени и получать динамическую информацию из множества источников данных. Однако всегда существовало основное узкое место: отсутствие стандартизированного способа подключения моделей ИИ к внешним системам, таким как базы данных, файловые хранилища или бизнес-инструменты.

Именно здесь вступает в игруMCP.

Протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP) как открытый стандарт призван заполнить этот пробел, позволяя AI-агентам динамически получать доступ к внешним источникам данных и взаимодействовать с ними.

Это позволяет большим языковым моделям (LLMs) эффективно выступать в роли агентов (Agents), обладая даже возможностью развертываниясмарт-контрактов или выполнения операцийDeFi(децентрализованные финансы). Это, несомненно, огромный прорыв!

Если вы, как пользователь криптоиндустрии, когда-либо использовали ChatGPT, вы, вероятно, осознаете, что он довольно плохо справляется с предоставлением своевременных крипто-инсайтов или анализом конкретной информации — я не удивлюсь, если он даже не сможет назвать мне спотовые цены топ-100 криптовалют!

MCP открывает возможности для улучшения управляемых ИИ способностей DeFi, таких как:

• “Найти лучшую годовую процентную доходность (APY) для USDC и распределить 1000 долларов”;

• Ребалансировка инвестиционного портфеля в зависимости от волатильности рынка.

Это знаменует более широкий тренд движения к агентскому будущему, в котором системы ИИ будут работать с большей независимостью и полезностью. Это развитие также значительно отличается от традиционных систем ИИ и идеально сочетается с характером без разрешений (permissionless nature) криптоиндустрии.

2) Что такое Протокол контекста модели (MCP)?

Протокол контекста модели (Model Context Protocol,简称“MCP”), запущенный Anthropic в конце 2024 года, является открытым стандартом,旨在连接 AI-ассистенты.

Особенно AI-агенты (AI agents), управляемые большими языковыми моделями (LLMs), для взаимодействия с внешними системами, тем самым получая доступ к этим вожделенным данным в реальном времени.

Можно рассматривать MCP как универсальный адаптер, который безопасным и стандартизированным способом позволяет AI-агентам получать доступ к:

• Хранилищам контента

• Бизнес-инструментам

• Средам разработки и многому другому!

Почему вам стоит обратить на это внимание?

В отличие от традиционных способов интеграции ИИ (которые обычно полагаются на разрозненные, кастомизированные решения), MCP предоставляет единую框架 двусторонней связи. Это означает, что AI-агенты могут не только извлекать данные из внешних систем, но и推送 обновления или действия обратно в эти системы, обеспечивая более динамичное и автономное поведение. Например, у вас может быть полностью автономный агент, способный обновлять корпоративные системы или управлять вашими личными делами!

Миссия Anthropic при запуске MCP заключается в упрощении процесса интеграции ИИ, позволяя разработчикам легче создавать агентские рабочие процессы, чтобы системы ИИ могли работать независимо и контекстуально.

3) Как MCP работает для AI-агентов

MCP выступает в роли слоя интеграции, позволяя AI-агентам подключаться к внешним сервисам по мере необходимости. Вот как это работает:

a) Динамический доступк данным

В отличие от традиционного способа, полагающегося только на предварительно обученные данные, AI-агенты, использующие MCP, могут получать доступ к данным в реальном времени или контекстуальным данным из источников, таких как реляционные базы данных, файловые системы или репозитории кода. Например, те труднодоступные цены криптовалют в реальном времени также могут быть реализованы через MCP! Даже @0rxbt экспериментирует с использованием MCP для нашей самой любимой “фиолетовой лягушки” (Purple Frog), то есть SkyNet, или @aixbt_agent.

b) Двусторонняя связь

MCP поддерживает двустороннее взаимодействие, что означает, что AI-агенты могут не только извлекать данные, но и предпринимать действия на основе своего анализа, например, обновлять базы данных или запускать рабочие процессы.

c) Стандартизированная框架

Предоставляя общий протокол, MCP устраняет необходимость в кастомизированной интеграции, снижает сложность разработки и обеспечивает согласованность между приложениями. Возможно, это ответ на проблему фрагментации различных языков программирования и протоколов в блокчейн-экосистеме! Может быть, AI-агенты станут слоем агрегации для кросс-чейн и мультиязычных сред!

4) Агентское будущее: почему MCP имеет решающее значение

AI-агенты больше не являются пассивными системами; они становятся实体, способными принимать проактивные решения, ориентированными на цели и обладающими способностью автономно выполнять задачи.

Однако, чтобы AI-агенты стали действительно полезными, им необходимо выйти за рамки ограничений обучающих данных и плавно взаимодействовать с реальным миром, и именно здесь вступает в игру MCP.

Отличным примером практического применения MCP является официальная документация Anthropic:

Представьте, что AI-агенту поручено управление конвейером разработки программного обеспечения.

С помощью MCP этот агент может:

• Извлекать последний код из репозитория;

• Анализировать уязвимости в коде;

• Затем в реальном времени推送 отчет обратно в инструмент управления проектами команды.

Ниже (благодарность @alexalbert__) приведен кейс: мы можем видеть, как Claude от Anthropic напрямую подключается к GitHub, создает новый репозиторий и через интеграцию MCP отправляет PR (Pull Request).

MCP позволяет AI-агентам становиться более гибкими и умными, адаптируясь к изменяющимся контекстам благодаря доступу к данным в реальном времени.

Здесь показано, как MCP интегрируется и взаимодействует с различными платформами, такими как GitHub, Web API, Slack, электронная почта и другие.

MCP дает ответ на вопрос @davidsacks о том, какими характеристиками может обладать “Побеждающий агент (The Winning Agent)”:

Возможно, подключение агентов к инфраструктуре реального мира является настоящим ключом к победе!

Благодаря стандартизированному протоколу разработчикам не нужно каждый раз изобретать велосипед для новой интеграции, они могут быстрее создавать агентские рабочие процессы (agentic workflows).

В основе агентского будущего лежит способность систем ИИ действовать независимо для достижения сложных целей, будь то:

• Автоматизация бизнес-процессов,

• Управление цепочками поставок,

• Или даже помощь в научных исследованиях.

MCP становится важным шагом на пути к реализации этого видения, предоставляя AI-агентам инфраструктуру для взаимодействия с реальным миром.

5) Другие инициативы, подобные MCP

Anthropic не единственная компания, осознавшая потребность в стандартизированных протоколах интеграции ИИ. В последнее время несколько крупных протоколов и компаний также запустили или внедрили框架, подобные MCP, для поддержки агентского будущего:

i) Perplexity MCP

ii) OpenAI Agents SDK MCP Буквально вчера OpenAI выпустила плагин MCP для своего Agents SDK:

iii) ИнтеграцияStripe MCP

……Кроме того, разрабатывается все больше серверов MCP, чтобы сделать связь ИИ более плавной:

Некоторые CEO, независимые от Anthropic, также начали признавать важность MCP в продвижении будущего развития AI-агентов.

Эти инициативы подчеркивают растущий тренд: для реализации агентского ИИ необходимо внедрение стандартизированных, масштабируемых решений для интеграции данных.

Несмотря на то, что MCP сохраняет лидерство благодаря своим свойствам открытого исходного кода и широкой применимости, участие таких крупных игроков, как xAI, Google и Meta, еще больше подчеркивает важность этой области.

6) Ключевые отличия от традиционной интеграции ИИ

Почему MCP (и подобные ему框架) имеют преимущества по сравнению с традиционными способами интеграции ИИ?

Традиционная интеграция обычно полагается на кастомизированные API или промежуточное ПО, что приводит к разрозненным решениям, которые трудно масштабировать.

MCP предоставляет общий стандарт, тем самым уменьшая сложность и обеспечивая согласованность. Это можно ясно увидеть на сравнительной диаграмме:

Открытое сотрудничество: Свойства открытого исходного кода MCP способствуют сотрудничеству во всей отрасли, что резко контрастирует с изолированными методами централизованных компаний ИИ. Это значительноеценностное предложениедля криптоиндустрии.

Ниже приведено быстрое сравнение:

Некоторые примеры высокого уровня показывают потенциальное применение MCP в криптоиндустрии:

Мы уже начинаем видеть некоторые движения, например:

1. Решения DeFAI (сочетание децентрализованных финансов и ИИ), такие как @danielesesta @heyanonai, @LimitusIntel или @gizatechxyz;

2. Кастомизированные инструменты для ончейн-анализа, например @aixbt_agent.

По мере дальнейшей интеграции MCP в более широкую экосистему крипто и ИИ, в будущем появится еще больше инноваций!

7) Заключение

MCP представляет собой важный шаг к будущему агентского ИИ, в котором автономные системы могут беспрепятственно взаимодействовать с окружающим миром.

Предоставляя стандартизированную框架 для подключения AI-агентов к внешним источникам данных, MCP решает ключевые узкие места в разработке ИИ, делая решения более умными, адаптивными и обладающими более высокой масштабируемостью.

Принятие и поддержка протоколов, подобных MCP, всей отраслью указывает на тренд совместных усилий towards агентского видения.

Однако остаются некоторые вызовы:

Успех MCP и подобных ему框架 будет зависеть от широкого внедрения, совместимости между протоколами и способности синхронизироваться с быстро развивающейся средой ИИ.

По мере того как мы движемся к будущему, где AI-агенты играют все более важную роль в жизни,框架, такие как MCP, станут важным мостом, соединяющим ИИ с приложениями реального мира.

Станет ли MCP фактическим отраслевым стандартом или просто катализатором для дальнейших инноваций, он уже вызвал ключевое обсуждение关于 инфраструктуры, необходимой для агентского ИИ и агентских криптопродуктов.

Отказ от ответственности: Содержание этой статьи предназначено только для информационных и образовательных целей и не должно рассматриваться как инвестиционная или финансовая рекомендация. Автор не имеет никакой финансовой заинтересованности в протоколах, упомянутых в статье.