الذكاء الاصطناعي وMC: فرصة جديدة لتحرير الإنتاجية

ظهور الذكاء الاصطناعي جلب إمكانية تحرير القوة العاملة البشرية وزيادة كفاءة العمل. ومع ذلك، لا تزال النماذج اللغوية الكبيرة الحالية تواجه قيودًا، حيث تحتاج إلى محادثات متكررة لتقديم الاقتراحات، ويجب على المستخدمين تنفيذ هذه الاقتراحات بأنفسهم. لا يزال هناك فجوة معينة بين هذا وبين الرؤية الحقيقية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا في العمل.

ومع ذلك، إذا كان من الممكن من خلال التحدث مع الذكاء الاصطناعي التحكم فعليًا في جهاز الكمبيوتر الخاص بك للرد على الرسائل، كتابة التقارير، وغيرها من المهام، وحتى المساعدة في التداول الآلي، فإن هذا بلا شك يقترب أكثر من تحقيق مثالية تحرير الإنتاجية. وهذه التقنية هي ما يُعرف حاليًا في مجال الذكاء الاصطناعي باسم MC.

! [MCP: نقطة الاشتعال التالية ل Crypto + الذكاء الاصطناعي؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a54deb8139b56ae26c1d157a531c0489.webp)

تعريف MCP وآلية عمله

MCP (بروتوكول سياق النموذج) هو مجموعة من البروتوكولات القياسية التي تم إطلاقها في نوفمبر 2024، تهدف إلى حل مشكلة قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على "التحدث" ولكن لا تستطيع "القيام" بالأشياء. يتكون من ثلاثة أجزاء: النموذج والسياق والبروتوكول، من خلال معايير موحدة تتيح للذكاء الاصطناعي ليس فقط إجراء المحادثات، بل أيضًا مباشرة التحكم في الأدوات الخارجية لإكمال مهام متنوعة.

تتضمن عملية MCP ثلاثة مكونات رئيسية:

1. MCP Host: مسؤول عن إدارة وتنسيق تشغيل MCP بأكمله.
2. MCP Client: يستقبل احتياجات المستخدمين ويتواصل مع نموذج الذكاء الاصطناعي.
3. MCP Server: يوفر مجموعة من واجهات برمجة التطبيقات المعلقة التي تستخدمها الذكاء الاصطناعي لمجموعة متنوعة من الوظائف.

من خلال MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي فهم اللغة البشرية وتحويل النصوص المحددة إلى أوامر تنفيذية، مما يتيح التشغيل التلقائي. على سبيل المثال، يمكنه المساعدة في تنظيم تقارير المبيعات، وإرسال البريد الإلكتروني، وحتى إجراء العمليات في برنامج نمذجة ثلاثي الأبعاد.

أهمية MC

1. بناء جسر بين الذكاء الاصطناعي والأدوات الخارجية: MCP يسمح للذكاء الاصطناعي بالحصول على ومعالجة المعلومات الحديثة في الوقت الفعلي، متجاوزًا قيود نماذج اللغة الكبيرة التقليدية التي تعتمد فقط على بيانات التدريب المسبق.

2. المعايير والعمومية: MCP يوفر معيار موحد لمطوّرين مختلفين، مما يتجنب تطويراً مكرراً، ويزيد من الكفاءة والتوافق.

3. من الاستجابة السلبية إلى التنفيذ النشط: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقرر ما هي التعليمات التي يجب تنفيذها بناءً على الوضع الحالي ويدير الخطوات التالية بناءً على التغذية الراجعة، مما يعزز بشكل كبير من الفاعلية.

4. الأمان والرقابة: MCP تتحكم في الوصول إلى البيانات من خلال إدارة الأذونات ومفاتيح API، لضمان عدم تسرب المعلومات الحساسة.

مقارنة MCP و AI Agent

AI Agent هو نظام ذكاء اصطناعي قادر على معالجة مهام محددة بشكل تلقائي، بينما MCP هو بروتوكول يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بالتواصل مع الأدوات الخارجية. يوفر MCP واجهات أدوات موحدة لـ AI Agent، مما يمكنه من العمل بشكل أكثر كفاءة.

عند الجمع بينهما، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقرر كيفية التصرف، ويعرف أيضًا أين ينفذ هذه التصرفات، مما يعزز بشكل كبير من فائدة ومرونة الذكاء الاصطناعي.

مشاريع مفهوم MCP في مجال العملات المشفرة

1. قاعدة MC: تم تطويرها من قبل Base الرسمية، وتسمح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع سلسلة الكتل Base.

2. Flock: منصة تدريب AI لامركزية، تقدم نماذج وكيل Web3، مما يسمح لمهام blockchain المدفوعة بالذكاء الاصطناعي بالعمل محليًا.

3. LYRAOS: نظام تشغيل متعدد الوكلاء الذكاء الاصطناعي، يسمح للذكاء الاصطناعي بالتفاعل مباشرة مع بلوكشين سولانا، وتنفيذ عمليات تداول العملات المشفرة وغيرها.

آفاق المستقبل

على الرغم من أن MCP لديها إمكانات كبيرة في مجال Web3، إلا أن حالات النجاح لا تزال محدودة في الوقت الحالي. تشمل التحديات الرئيسية دمج التكنولوجيا الذي لم ينضج بعد، ومخاطر الأمان والتنظيم، ومشكلات عادات وتجارب المستخدمين، بالإضافة إلى الإرهاق الجمالي للسوق من مفهوم الذكاء الاصطناعي.

لجعل "Web3 + MCP" يصبح السرد الرئيسي في الجولة التالية، يجب التغلب على الحواجز التقنية، وتوفير تجربة مستخدم أكثر بديهية، وتطوير تطبيقات مبتكرة ذات قيمة حقيقية. فقط بهذه الطريقة، يمكن لـ MCP أن يتخلص من مصير الدعاية البحتة، ليصبح قوة رئيسية تدفع دمج تقنيتي الذكاء الاصطناعي والبلوكشين.