MCP و AI Agent: نموذج جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

لقد كان مجال الذكاء الاصطناعي يسعى دائمًا إلى طرق تفاعلية أكثر تخصيصًا واستباقية. غالبًا ما تفتقر الروبوتات المحادثة التقليدية إلى الشخصية، ولحل هذه المشكلة، أدخل المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا ونغمات محددة. ومع ذلك، حتى مع ذلك، لا يزال الذكاء الاصطناعي هو المستجيب السلبي، غير قادر على تنفيذ المهام المعقدة بشكل استباقي.

لحل هذه المشكلة، تم إطلاق مشروع Auto-GPT. يسمح للمطورين بتعريف أدوات ودوال للذكاء الاصطناعي، مما يمكن الذكاء الاصطناعي من تنفيذ المهام تلقائيًا بناءً على طلبات المستخدمين. على الرغم من أن Auto-GPT قد حقق خطوة مهمة نحو تحقيق التنفيذ الذاتي للذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر المنصات.

لمواجهة هذه التحديات، وُلد بروتوكول سياق النموذج (MCP). يهدف MCP إلى تبسيط التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية، من خلال تقديم معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. هذا يقلل بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت، مما يمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من التفاعل بشكل أسرع وأكثر كفاءة مع الأدوات الخارجية.

MCP و AI Agent يكملان بعضهما البعض. يركز AI Agent على العمليات الآلية على blockchain، وتنفيذ العقود الذكية وإدارة الأصول المشفرة، بينما يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، وتوفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق. تكمن القيمة الأساسية لـ MCP في تقديم معيار اتصال موحد للتفاعل بين AI Agent والأدوات الخارجية (مثل بيانات blockchain، والعقود الذكية، والخدمات خارج السلسلة، إلخ). تحل هذه المعايير مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكن AI Agent من الاتصال بسلاسة ببيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدرته على التنفيذ الذاتي.

في مجال DeFi، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظة الاستثمار تلقائيًا من خلال MC. بالإضافة إلى ذلك، يفتح MC اتجاهات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة وكلاء. من خلال MC، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين تقسيم العمل حسب الوظيفة، والتعاون في إكمال مهام معقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة الشاملة والموثوقية.

حاليًا، هناك العديد من المشاريع التي تستكشف تطبيقات دمج MCP مع AI Agent:

1. DeMCP: شبكة MCP لامركزية تقدم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفر منصة نشر لمشاركة العائدات التجارية لمطوري MCP.

2. DARK: شبكة MCP المبنية على سولانا، تعمل في بيئة التنفيذ الموثوق (TEE). يتم تطوير أول تطبيق لها، والذي يهدف إلى توفير قدرة تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP.

3. Cookie.fun: منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، تقدم مؤشرات وأدوات تحليل لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تم إصدار تحديثات حديثة تتضمن خادم MCP مخصص، يوفر خدمات MCP خاصة بالوكلاء الذكيين جاهزة للاستخدام للمطورين وغير الفنيين.

4. SkyAI: مشروع بنية تحتية للبيانات في Web3 مبني على BNB Chain، يبني بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. حاليًا يدعم مجموعات البيانات المجمعة من BNB Chain وSolana، وفي المستقبل سيدعم أيضًا خوادم بيانات MCP لشبكة Ethereum الرئيسية وسلسلة Base.

على الرغم من أن بروتوكول MCP أظهر إمكانيات هائلة في تحسين كفاءة تبادل البيانات وتقليل تكاليف التطوير وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، إلا أن معظم المشاريع القائمة على MCP لا تزال في مرحلة إثبات المفهوم ولم تطلق بعد منتجات ناضجة. وهذا أدى إلى انخفاض مستمر في أسعار الرموز الخاصة بها بعد الإطلاق، مما يعكس أزمة ثقة السوق في مشاريع MCP.

في المستقبل، تواجه تطوير بروتوكول MCP تحديات مثل تسريع وتيرة تطوير المنتجات، وضمان ارتباط الرموز بالمنتجات الفعلية، وتحسين تجربة المستخدم. في الوقت نفسه، لا يزال يتعين على بروتوكول MCP التغلب على عقبات دمج التكنولوجيا في نظام التشفير البيئي، مثل توحيد الفروق في منطق العقود الذكية وهياكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة وتطبيقات DApp.

على الرغم من التحديات العديدة، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل أوسع في مجالات مثل 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 صفقات تلقائية، 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 وتحويلها إلى أصول.

كقوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، فإن بروتوكول MCP لديه القدرة على أن يصبح محركًا مهمًا لدفع الجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة مثل تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم لتحقيق هذه الرؤية. مع الحل التدريجي لهذه القضايا، فإن دمج MCP مع وكلاء الذكاء الاصطناعي سيفتح أفقًا جديدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.