# AIと外部ツールの間のギャップを埋める:MCP技術分析人工知能の意義は人間の労働力を解放し、作業効率を向上させることにあります。しかし、現在の大規模言語モデルには限界があり、提案を出すためには複数回の対話が必要であり、ユーザーはこれらの提案を自ら実行する必要があります。これはAIを活用して作業を支援するという真のビジョンとの間に一定のギャップがあります。もしAIとの対話を通じて、実際にコンピュータを利用してメールの返信、報告書の作成などのタスク、さらには自動取引を行うことができれば、生産性の解放という目標にさらに近づくことができるでしょう。そして、この技術は現在のAI分野のホットな話題 - MCです。! [MCP:Crypto+AIの次の引火点? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489)## MCPとは？MCP（Model Context Protocol）は、2024年11月に発表される標準化プロトコルで、AIモデルが「言う」だけで「行う」ことができない問題を解決することを目的としています。MCPの名称は次のように分解できます：- モデル：さまざまなAI大型言語モデルを指す- コンテキスト：モデルに与えられる追加データまたは外部ツール- プロトコル：汎用的で標準化された仕様またはインターフェース簡単に言うと、MCPは統一された規範を通じて、AIが対話を行うだけでなく、外部ツールを直接操作して様々なタスクを完了できるようにします。従来の大型言語モデルであるChatGPTやGrokなどは、"テキスト入力、テキスト出力"のインタラクションしか行えません。AIにファイルを読み取ったり、メールを送信したり、データベースを照会したりなどの実際の操作をさせるには、通常、ユーザーがAIの提案に基づいて手動で操作し、その結果をAIにフィードバックする必要があります。このように繰り返し行います。MCPの出現により、AIはローカルファイルを直接読み取り、リモートデータベースに接続し、特定のネットワークサービスを操作することができるようになりました。これは、AIがもはやテキスト出力に限定されず、人間の代わりに多くの繰り返し作業やプロセス作業を完了できることを意味します。## MCPの仕組みMCPの運用には以下のいくつかの重要なコンポーネントが含まれています：1. MCPホスト（管理者）：MCP全体の運営を管理および調整する責任があります。たとえば、Claude Desktopはホストの一種で、AIがローカルデータやツールにアクセスするのを支援します。2. MCPクライアント（ユーザー端）：ユーザーの要求を受け取り、AIモデルとコミュニケーションを取ります。一般的な例としては、MCPを統合したチャットインターフェースやIDEが含まれます。3. MCPサーバー（サーバー）：注釈付きのAPIの集合と見なすことができ、AIが使用できる機能を提供します。例えば、データベースの読み取り、メールの送信、ファイルの管理、外部サービスの呼び出しなどです。MCPがあれば、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定の文字を直接動作指令に変換し、自動化操作を実行することができます。例えば、販売報告書の整理、顧客へのメール送信、さらには3Dモデリングソフトウェアでの操作を行います。## MCPの重要性1. AIと外部ツールの橋渡しをする大型言語モデルの限界は、そのデータがすべて事前にトレーニングされたものであり、リアルタイムで更新されないことです。MCPはAIに外部リソースにリアルタイムでアクセスし操作することを許可し、AIの能力の境界を大幅に拡張します。2. 標準化と汎用性MCPはAIと外部ツールのインタラクションに統一基準を提供し、USB-Cポートの役割に似ています。これにより、重複した開発の問題が回避され、開発効率が向上します。3. 事後対応から事前対応への移行従来のAIツールは質問に答えることしかできませんが、MCPはAIが実際の状況に基づいてどの指示を実行するかを決定し、フィードバック結果に基づいてその後のアクションを調整できるようにします。4. セキュリティとコントロール MCPはすべてのデータをAIモデルに転送することを要求せず、権限やAPIキー管理などの方法でデータアクセスを制御し、機密情報の安全を確保します。## MCPとAIエージェントの比較AIエージェントは通常、特定のタスクを自動化して処理するAIシステムを指し、対話ができるだけでなく、文脈に応じて積極的に行動をとったり、ツールやAPIを呼び出して一連のステップを完了させたりすることができます。MCPとAIエージェントの主な違い：- MCPはプロトコルであり、AIエージェントは概念または実行方法です。- MCPは、異なるAIモデルが外部ツールと通信する方法に焦点を当て、一般的な標準の役割を果たします。- AIエージェントはAIが主体的に行動し、ツールを実行する能力を強調しています。MCPはAIエージェントがより効果的に機能するのを助け、MCP規格に従うことでさまざまな外部リソースにアクセスできるようにし、各ツールやプラットフォームのために個別にAPIルールを作成する必要がありません。## 暗号通貨分野のMCP概念プロジェクト1. 基本的なMCPBase公式が開発したフレームワークで、AIアプリケーションがBaseブロックチェーンと相互作用することを可能にします。ユーザーは自然言語の対話を通じて契約を展開したり、DeFiサービスを利用したりできます。2. フロック 分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3代理モデルを提供し、AI駆動のブロックチェーンタスクをローカルで実行できるようにし、ユーザーにより多くのコントロールを提供します。3. リラオス多AIエージェントオペレーティングシステムは、AIエージェントがSolanaブロックチェーンと直接インタラクションし、暗号通貨取引などの操作を実行することを可能にします。MCP-OSを使用してAI駆動の分散型自律組織を構築することを検討しています。## エピローグ:AIの物語の新たな章MCPはAIと外部ツールの相互作用のための標準化されたルールを提供していますが、Web3分野での成功事例はまだ限られています。これは以下のいくつかの理由に起因する可能性があります：1. 技術統合はまだ成熟していない：Web3エコシステムの各チェーンとDAppの違いが大きく、それらを統一してMCPサーバーにパッケージ化するには多くの開発リソースが必要です。2. セキュリティと規制リスク：AIが直接契約を操作し、資金取引を処理するには、完璧な秘密鍵管理と権限制御メカニズムが必要です。3. ユーザー体験と習慣：ほとんどのユーザーはAIによるウォレット管理や投資判断にまだ疑念を抱いており、さらにブロックチェーン操作の高いハードルが採用率に影響を与える可能性があります。4. 市場の感情：以前、AIエージェントが暗号通貨市場で巻き起こした熱潮は冷却の兆しを見せており、投資家は純粋なコンセプトプロジェクトに対してより慎重な態度をとっています。MCPとブロックチェーンの結びつきには確かに潜在能力がありますが、同時に技術と市場の二重の課題にも直面しています。将来的に、より成熟したセキュリティメカニズムを統合し、より直感的なユーザー体験を提供し、真に価値のある革新的なアプリケーションを開発できれば、「Web3 + MCP」はもしかしたら単なる炒作を超え、次の技術革新の主役となるかもしれません。
MCPテクノロジー:会話から行動へのAIの大きなブレークスルー
AIと外部ツールの間のギャップを埋める:MCP技術分析
人工知能の意義は人間の労働力を解放し、作業効率を向上させることにあります。しかし、現在の大規模言語モデルには限界があり、提案を出すためには複数回の対話が必要であり、ユーザーはこれらの提案を自ら実行する必要があります。これはAIを活用して作業を支援するという真のビジョンとの間に一定のギャップがあります。
もしAIとの対話を通じて、実際にコンピュータを利用してメールの返信、報告書の作成などのタスク、さらには自動取引を行うことができれば、生産性の解放という目標にさらに近づくことができるでしょう。そして、この技術は現在のAI分野のホットな話題 - MCです。
! MCP:Crypto+AIの次の引火点?
MCPとは？
MCP（Model Context Protocol）は、2024年11月に発表される標準化プロトコルで、AIモデルが「言う」だけで「行う」ことができない問題を解決することを目的としています。MCPの名称は次のように分解できます：
簡単に言うと、MCPは統一された規範を通じて、AIが対話を行うだけでなく、外部ツールを直接操作して様々なタスクを完了できるようにします。
従来の大型言語モデルであるChatGPTやGrokなどは、"テキスト入力、テキスト出力"のインタラクションしか行えません。AIにファイルを読み取ったり、メールを送信したり、データベースを照会したりなどの実際の操作をさせるには、通常、ユーザーがAIの提案に基づいて手動で操作し、その結果をAIにフィードバックする必要があります。このように繰り返し行います。
MCPの出現により、AIはローカルファイルを直接読み取り、リモートデータベースに接続し、特定のネットワークサービスを操作することができるようになりました。これは、AIがもはやテキスト出力に限定されず、人間の代わりに多くの繰り返し作業やプロセス作業を完了できることを意味します。
MCPの仕組み
MCPの運用には以下のいくつかの重要なコンポーネントが含まれています：
MCPホスト（管理者）：MCP全体の運営を管理および調整する責任があります。たとえば、Claude Desktopはホストの一種で、AIがローカルデータやツールにアクセスするのを支援します。
MCPクライアント（ユーザー端）：ユーザーの要求を受け取り、AIモデルとコミュニケーションを取ります。一般的な例としては、MCPを統合したチャットインターフェースやIDEが含まれます。
MCPサーバー（サーバー）：注釈付きのAPIの集合と見なすことができ、AIが使用できる機能を提供します。例えば、データベースの読み取り、メールの送信、ファイルの管理、外部サービスの呼び出しなどです。
MCPがあれば、AIは人間の言語を理解するだけでなく、特定の文字を直接動作指令に変換し、自動化操作を実行することができます。例えば、販売報告書の整理、顧客へのメール送信、さらには3Dモデリングソフトウェアでの操作を行います。
MCPの重要性
大型言語モデルの限界は、そのデータがすべて事前にトレーニングされたものであり、リアルタイムで更新されないことです。MCPはAIに外部リソースにリアルタイムでアクセスし操作することを許可し、AIの能力の境界を大幅に拡張します。
MCPはAIと外部ツールのインタラクションに統一基準を提供し、USB-Cポートの役割に似ています。これにより、重複した開発の問題が回避され、開発効率が向上します。
従来のAIツールは質問に答えることしかできませんが、MCPはAIが実際の状況に基づいてどの指示を実行するかを決定し、フィードバック結果に基づいてその後のアクションを調整できるようにします。
セキュリティとコントロール
MCPはすべてのデータをAIモデルに転送することを要求せず、権限やAPIキー管理などの方法でデータアクセスを制御し、機密情報の安全を確保します。
MCPとAIエージェントの比較
AIエージェントは通常、特定のタスクを自動化して処理するAIシステムを指し、対話ができるだけでなく、文脈に応じて積極的に行動をとったり、ツールやAPIを呼び出して一連のステップを完了させたりすることができます。
MCPとAIエージェントの主な違い：
MCPはAIエージェントがより効果的に機能するのを助け、MCP規格に従うことでさまざまな外部リソースにアクセスできるようにし、各ツールやプラットフォームのために個別にAPIルールを作成する必要がありません。
暗号通貨分野のMCP概念プロジェクト
Base公式が開発したフレームワークで、AIアプリケーションがBaseブロックチェーンと相互作用することを可能にします。ユーザーは自然言語の対話を通じて契約を展開したり、DeFiサービスを利用したりできます。
フロック
分散型AIトレーニングプラットフォームで、Web3代理モデルを提供し、AI駆動のブロックチェーンタスクをローカルで実行できるようにし、ユーザーにより多くのコントロールを提供します。
リラオス
多AIエージェントオペレーティングシステムは、AIエージェントがSolanaブロックチェーンと直接インタラクションし、暗号通貨取引などの操作を実行することを可能にします。MCP-OSを使用してAI駆動の分散型自律組織を構築することを検討しています。
エピローグ:AIの物語の新たな章
MCPはAIと外部ツールの相互作用のための標準化されたルールを提供していますが、Web3分野での成功事例はまだ限られています。これは以下のいくつかの理由に起因する可能性があります：
技術統合はまだ成熟していない：Web3エコシステムの各チェーンとDAppの違いが大きく、それらを統一してMCPサーバーにパッケージ化するには多くの開発リソースが必要です。
セキュリティと規制リスク：AIが直接契約を操作し、資金取引を処理するには、完璧な秘密鍵管理と権限制御メカニズムが必要です。
ユーザー体験と習慣：ほとんどのユーザーはAIによるウォレット管理や投資判断にまだ疑念を抱いており、さらにブロックチェーン操作の高いハードルが採用率に影響を与える可能性があります。
市場の感情：以前、AIエージェントが暗号通貨市場で巻き起こした熱潮は冷却の兆しを見せており、投資家は純粋なコンセプトプロジェクトに対してより慎重な態度をとっています。
MCPとブロックチェーンの結びつきには確かに潜在能力がありますが、同時に技術と市場の二重の課題にも直面しています。将来的に、より成熟したセキュリティメカニズムを統合し、より直感的なユーザー体験を提供し、真に価値のある革新的なアプリケーションを開発できれば、「Web3 + MCP」はもしかしたら単なる炒作を超え、次の技術革新の主役となるかもしれません。