Puente entre AI y herramientas externas: Análisis de la tecnología MCP
El significado de la inteligencia artificial radica en liberar la fuerza laboral humana y mejorar la eficiencia en el trabajo. Sin embargo, los modelos de lenguaje de gran tamaño aún presentan limitaciones, ya que requieren múltiples rondas de conversación para ofrecer sugerencias, y los usuarios aún deben ejecutar personalmente estas sugerencias. Esto aún está a cierta distancia de la verdadera visión de utilizar la IA para asistir en el trabajo.
Si se puede utilizar la conversación con la IA para llevar a cabo tareas como responder correos electrónicos, redactar informes, e incluso realizar transacciones automáticas, esto se acercará más al objetivo de liberar la productividad. Y esta tecnología es el tema candente en el campo de la IA actual - MC.
¿Qué es MCP?
MCP (Modelo Contexto Protocolo) es un protocolo estandarizado que se lanzará en noviembre de 2024, diseñado para abordar el problema de que los modelos de IA solo pueden "hablar" pero no "hacer". El nombre de MCP se puede descomponer en:
Modelo: se refiere a varios modelos de lenguaje grandes de IA
Contexto: datos adicionales o herramientas externas proporcionadas al modelo
Protocolo: especificaciones o interfaces universales y estandarizadas
En resumen, MCP permite que la IA no solo tenga conversaciones, sino que también controle directamente herramientas externas para completar diversas tareas a través de normas unificadas.
Los grandes modelos de lenguaje tradicionales como ChatGPT, Grok, etc., solo pueden realizar interacciones de "entrada de texto, salida de texto". Para que la IA ejecute operaciones prácticas, como leer archivos, enviar correos electrónicos, consultar bases de datos, etc., generalmente se requiere que el usuario realice manualmente las operaciones según las sugerencias de la IA y luego retroalimente los resultados a la IA, en un ciclo continuo.
La aparición de MCP permite que la IA lea directamente archivos locales, se conecte a bases de datos remotas e incluso opere servicios en red específicos. Esto significa que la IA ya no está limitada a la salida de texto, sino que puede reemplazar a los humanos en la realización de muchas tareas repetitivas o de proceso.
Cómo funciona MCP
El funcionamiento de MCP implica los siguientes componentes clave:
MCP Host (administrador): responsable de gestionar y coordinar el funcionamiento total del MCP. Por ejemplo, Claude Desktop es un tipo de Host que puede ayudar a la IA a acceder a datos o herramientas locales.
Cliente MCP (lado del usuario): recibe las necesidades del usuario y se comunica con el modelo de IA. Ejemplos comunes incluyen interfaces de chat o IDE integrados con MCP.
MCP Server (servidor): se puede considerar como un conjunto de API anotadas que proporcionan funciones utilizables por IA, como leer bases de datos, enviar correos electrónicos, gestionar archivos, invocar servicios externos, etc.
Con MCP, la IA no solo puede entender el lenguaje humano, sino que también puede convertir texto específico directamente en instrucciones de acción, lo que permite realizar operaciones automatizadas. Por ejemplo, organizar informes de ventas, enviar correos electrónicos a clientes e incluso operar en software de modelado 3D.
La importancia de MCP
Establecer un puente entre la IA y las herramientas externas
Las limitaciones de los modelos de lenguaje a gran escala radican en que sus datos son preentrenados y no se actualizan en tiempo real. MCP permite que la IA acceda y opere recursos externos en tiempo real, ampliando enormemente los límites de capacidad de la IA.
Estandarización y universalidad
MCP proporciona un estándar unificado para la interacción entre IA y herramientas externas, similar a la función del conector USB-C. Esto evita problemas de desarrollo duplicado y mejora la eficiencia del desarrollo.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa
Las herramientas de IA tradicionales solo pueden responder preguntas, mientras que MCP permite que la IA decida qué instrucciones ejecutar según la situación real y ajuste las acciones posteriores en función de los resultados de la retroalimentación.
Seguridad y control
MCP no requiere la transferencia de todos los datos al modelo de IA, se puede controlar el acceso a los datos a través de permisos y gestión de claves API, asegurando la seguridad de la información sensible.
Comparación entre MCP y Agente de IA
El Agente de IA generalmente se refiere a un sistema de IA que puede automatizar tareas específicas, que no solo puede dialogar, sino también actuar proactivamente según el contexto, invocando herramientas o API para completar una serie de pasos.
Las principales diferencias entre MCP y el Agente AI:
MCP es un protocolo, mientras que el Agente de IA es un concepto o método de ejecución.
MCP se centra en cómo permitir que diferentes modelos de IA se comuniquen con herramientas externas, desempeñando el papel de un estándar universal.
El Agente de IA enfatiza que la IA tiene la capacidad de actuar proactivamente y ejecutar herramientas.
MCP puede ayudar a los agentes de IA a operar de manera más efectiva, permitiéndoles acceder a varios recursos externos simplemente siguiendo las especificaciones de MCP, sin necesidad de escribir reglas de API por separado para cada herramienta o plataforma.
Proyectos conceptuales de MCP en el ámbito de las criptomonedas
Base MC
Marco desarrollado oficialmente por Base, que permite a las aplicaciones de IA interactuar con la blockchain de Base. Los usuarios pueden desplegar contratos o utilizar servicios DeFi a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock
Plataforma de entrenamiento de IA descentralizada, que ofrece modelos de agente Web3, permitiendo que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente, brindando a los usuarios más control.
LYRAOS
El sistema operativo Multi AI Agent permite a los agentes de IA interactuar directamente con la blockchain de Solana, ejecutando transacciones de criptomonedas y otras operaciones. Se está explorando el uso de MCP-OS para establecer organizaciones autónomas descentralizadas impulsadas por IA.
Conclusión: un nuevo capítulo en la narrativa de la IA
A pesar de que MCP proporciona reglas estandarizadas para la interacción entre AI y herramientas externas, los casos de éxito en el ámbito de Web3 siguen siendo limitados. Esto puede deberse a varias razones:
La integración técnica aún no está madura: la diversidad entre las cadenas y las DApps en el ecosistema Web3 es grande, y unificar todo en un MCP Server requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
Riesgos de seguridad y regulación: Permitir que la IA opere directamente contratos y maneje transacciones de fondos requiere un manejo adecuado de las claves privadas y mecanismos de control de acceso.
Experiencia y hábitos del usuario: La mayoría de los usuarios todavía tiene dudas sobre la gestión de carteras por parte de la IA o sobre la toma de decisiones de inversión, y además, la alta barrera de entrada en las operaciones de blockchain puede afectar la tasa de adopción.
Sentimiento del mercado: La ola de entusiasmo que el AI Agent había generado en el mercado de criptomonedas se enfrenta a un enfriamiento, y los inversores son más cautelosos respecto a los proyectos puramente conceptuales.
La combinación de MCP y blockchain definitivamente existe potencial, pero al mismo tiempo enfrenta desafíos técnicos y de mercado. Si en el futuro se pueden integrar mecanismos de seguridad más maduros, ofrecer una experiencia de usuario más intuitiva y desarrollar aplicaciones innovadoras verdaderamente valiosas, "Web3 + MCP" podría superar la especulación y convertirse en el protagonista de la próxima ronda de innovación tecnológica.
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LiquidationWizard
· hace12h
La máquina es torpe, necesita que alguien la enseñe.
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GasFeeBeggar
· hace12h
Esta inteligencia artificial aún está muy lejos de lo que necesitamos.
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ApeWithNoFear
· hace12h
¿Sólo esto? La IA todavía tiene que observar el estado de ánimo de las personas para trabajar.
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ruggedNotShrugged
· hace12h
¿Este AI tiene este nivel? ¡Estoy cansado!
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ZenChainWalker
· hace12h
¿Es solo un asunto sin importancia, ¿puede AI entender el mercado?
Ver originalesResponder0
DYORMaster
· hace12h
Mejorar la eficiencia es algo bueno, ¿para qué sirve saber tantas teorías?
Tecnología MCP: el avance clave de la IA de la conversación a la acción
Puente entre AI y herramientas externas: Análisis de la tecnología MCP
El significado de la inteligencia artificial radica en liberar la fuerza laboral humana y mejorar la eficiencia en el trabajo. Sin embargo, los modelos de lenguaje de gran tamaño aún presentan limitaciones, ya que requieren múltiples rondas de conversación para ofrecer sugerencias, y los usuarios aún deben ejecutar personalmente estas sugerencias. Esto aún está a cierta distancia de la verdadera visión de utilizar la IA para asistir en el trabajo.
Si se puede utilizar la conversación con la IA para llevar a cabo tareas como responder correos electrónicos, redactar informes, e incluso realizar transacciones automáticas, esto se acercará más al objetivo de liberar la productividad. Y esta tecnología es el tema candente en el campo de la IA actual - MC.
¿Qué es MCP?
MCP (Modelo Contexto Protocolo) es un protocolo estandarizado que se lanzará en noviembre de 2024, diseñado para abordar el problema de que los modelos de IA solo pueden "hablar" pero no "hacer". El nombre de MCP se puede descomponer en:
En resumen, MCP permite que la IA no solo tenga conversaciones, sino que también controle directamente herramientas externas para completar diversas tareas a través de normas unificadas.
Los grandes modelos de lenguaje tradicionales como ChatGPT, Grok, etc., solo pueden realizar interacciones de "entrada de texto, salida de texto". Para que la IA ejecute operaciones prácticas, como leer archivos, enviar correos electrónicos, consultar bases de datos, etc., generalmente se requiere que el usuario realice manualmente las operaciones según las sugerencias de la IA y luego retroalimente los resultados a la IA, en un ciclo continuo.
La aparición de MCP permite que la IA lea directamente archivos locales, se conecte a bases de datos remotas e incluso opere servicios en red específicos. Esto significa que la IA ya no está limitada a la salida de texto, sino que puede reemplazar a los humanos en la realización de muchas tareas repetitivas o de proceso.
Cómo funciona MCP
El funcionamiento de MCP implica los siguientes componentes clave:
MCP Host (administrador): responsable de gestionar y coordinar el funcionamiento total del MCP. Por ejemplo, Claude Desktop es un tipo de Host que puede ayudar a la IA a acceder a datos o herramientas locales.
Cliente MCP (lado del usuario): recibe las necesidades del usuario y se comunica con el modelo de IA. Ejemplos comunes incluyen interfaces de chat o IDE integrados con MCP.
MCP Server (servidor): se puede considerar como un conjunto de API anotadas que proporcionan funciones utilizables por IA, como leer bases de datos, enviar correos electrónicos, gestionar archivos, invocar servicios externos, etc.
Con MCP, la IA no solo puede entender el lenguaje humano, sino que también puede convertir texto específico directamente en instrucciones de acción, lo que permite realizar operaciones automatizadas. Por ejemplo, organizar informes de ventas, enviar correos electrónicos a clientes e incluso operar en software de modelado 3D.
La importancia de MCP
Establecer un puente entre la IA y las herramientas externas
Las limitaciones de los modelos de lenguaje a gran escala radican en que sus datos son preentrenados y no se actualizan en tiempo real. MCP permite que la IA acceda y opere recursos externos en tiempo real, ampliando enormemente los límites de capacidad de la IA.
Estandarización y universalidad
MCP proporciona un estándar unificado para la interacción entre IA y herramientas externas, similar a la función del conector USB-C. Esto evita problemas de desarrollo duplicado y mejora la eficiencia del desarrollo.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa
Las herramientas de IA tradicionales solo pueden responder preguntas, mientras que MCP permite que la IA decida qué instrucciones ejecutar según la situación real y ajuste las acciones posteriores en función de los resultados de la retroalimentación.
Seguridad y control
MCP no requiere la transferencia de todos los datos al modelo de IA, se puede controlar el acceso a los datos a través de permisos y gestión de claves API, asegurando la seguridad de la información sensible.
Comparación entre MCP y Agente de IA
El Agente de IA generalmente se refiere a un sistema de IA que puede automatizar tareas específicas, que no solo puede dialogar, sino también actuar proactivamente según el contexto, invocando herramientas o API para completar una serie de pasos.
Las principales diferencias entre MCP y el Agente AI:
MCP puede ayudar a los agentes de IA a operar de manera más efectiva, permitiéndoles acceder a varios recursos externos simplemente siguiendo las especificaciones de MCP, sin necesidad de escribir reglas de API por separado para cada herramienta o plataforma.
Proyectos conceptuales de MCP en el ámbito de las criptomonedas
Base MC
Marco desarrollado oficialmente por Base, que permite a las aplicaciones de IA interactuar con la blockchain de Base. Los usuarios pueden desplegar contratos o utilizar servicios DeFi a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock
Plataforma de entrenamiento de IA descentralizada, que ofrece modelos de agente Web3, permitiendo que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente, brindando a los usuarios más control.
LYRAOS
El sistema operativo Multi AI Agent permite a los agentes de IA interactuar directamente con la blockchain de Solana, ejecutando transacciones de criptomonedas y otras operaciones. Se está explorando el uso de MCP-OS para establecer organizaciones autónomas descentralizadas impulsadas por IA.
Conclusión: un nuevo capítulo en la narrativa de la IA
A pesar de que MCP proporciona reglas estandarizadas para la interacción entre AI y herramientas externas, los casos de éxito en el ámbito de Web3 siguen siendo limitados. Esto puede deberse a varias razones:
La integración técnica aún no está madura: la diversidad entre las cadenas y las DApps en el ecosistema Web3 es grande, y unificar todo en un MCP Server requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
Riesgos de seguridad y regulación: Permitir que la IA opere directamente contratos y maneje transacciones de fondos requiere un manejo adecuado de las claves privadas y mecanismos de control de acceso.
Experiencia y hábitos del usuario: La mayoría de los usuarios todavía tiene dudas sobre la gestión de carteras por parte de la IA o sobre la toma de decisiones de inversión, y además, la alta barrera de entrada en las operaciones de blockchain puede afectar la tasa de adopción.
Sentimiento del mercado: La ola de entusiasmo que el AI Agent había generado en el mercado de criptomonedas se enfrenta a un enfriamiento, y los inversores son más cautelosos respecto a los proyectos puramente conceptuales.
La combinación de MCP y blockchain definitivamente existe potencial, pero al mismo tiempo enfrenta desafíos técnicos y de mercado. Si en el futuro se pueden integrar mecanismos de seguridad más maduros, ofrecer una experiencia de usuario más intuitiva y desarrollar aplicaciones innovadoras verdaderamente valiosas, "Web3 + MCP" podría superar la especulación y convertirse en el protagonista de la próxima ronda de innovación tecnológica.