AIとMCP:生産性を解き放つ新たな機会

人工知能の出現は、人間の労働力の解放や作業効率の向上の可能性をもたらしました。しかし、現時点での大規模言語モデルには依然として限界があり、頻繁に対話を行う必要があり、ユーザーはそれらの提案を自分で実行する必要があります。これは、AIが私たちの仕事を支援する真のビジョンとはまだ一定のギャップがあります。

しかし、AIとの対話を通じて、実際にコンピュータを操作してメールの返信や報告書の作成などのタスクを行い、さらには自動取引を支援することができれば、間違いなく生産性の解放により近づく理想です。そして、この技術こそ現在のAI分野で注目を集めているMCPです。

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MCPの定義と運用メカニズム

MCP（モデルコンテキストプロトコル）は、2024年11月に導入される標準化プロトコルで、AIモデルが「話す」ことはできても「行う」ことができないという問題を解決することを目的としています。これは、Model（モデル）、Context（コンテキスト）、およびProtocol（プロトコル）の3つの部分から構成され、統一された規範を通じてAIが対話するだけでなく、外部ツールを直接操作してさまざまなタスクを完了できるようにします。

MCPの運用は、3つの主要なコンポーネントを含みます：

1. MCPホスト：全体のMCPの運営を管理し、調整する責任があります。
2. MCP Client：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とります。
3. MCPサーバー：AIがさまざまな機能を使用するための注釈付きAPIのセットを提供します。

MCPを通じて、AIは人間の言語を理解し、特定の文字を動作指令に変換することで、自動化操作を実現します。例えば、販売報告書を整理したり、メールを送信したり、さらには3Dモデリングソフトウェアで操作を行ったりすることができます。

MCPの重要性

1. AIと外部ツールの橋を架ける： MCPはAIがリアルタイムで最新情報を取得し処理することを可能にし、従来の大規模言語モデルが事前学習データに依存する制限を突破しました。

2.標準化と汎用性: MCPは異なる開発者に統一された規範を提供し、重複開発を避け、効率と互換性を向上させます。

3. 事後対応から事前実行へ: AIはリアルタイムの状況に基づいてどの命令を実行するかを決定し、フィードバックに基づいて次の操作を行うことができ、実用性を大幅に向上させます。

4. セキュリティと管理： MCPは、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、機密情報の漏洩を防ぎます。

MCPとAIエージェントの比較

AIエージェントは特定のタスクを自動的に処理できるAIシステムであり、MCPは異なるAIモデルと外部ツールが通信するためのプロトコルです。MCPはAIエージェントに標準化されたツールインターフェースを提供し、より効率的に機能できるようにします。

両者が組み合わさることで、AIはどのように行動するかを決定できるだけでなく、これらの行動をどこで実行するかも知っており、AIの実用性と柔軟性が大幅に向上しました。

暗号通貨分野のMCP概念プロジェクト

1. Base MCP：Base公式が開発したもので、AIアプリケーションがBaseブロックチェーンと連携できるようにします。

2. Flock：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ます。

3. LYRAOS：複数のAIエージェントオペレーティングシステムで、AIが直接Solanaブロックチェーンと対話し、暗号通貨取引などの操作を実行できる。

今後の展望

MCPはWeb3領域で大きな可能性を秘めていますが、現在の成功例はまだ限られています。主な課題には、技術統合が未成熟であること、安全と規制のリスク、ユーザーの習慣と体験の問題、そして市場におけるAIコンセプトへの美的疲労が含まれます。

"Web3 + MCP"が次の主なストーリーラインになるためには、技術的なハードルを克服し、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する必要があります。そうすることで、MCPは純粋な投機の運命から脱却し、AIとブロックチェーン技術の融合を推進する重要な力となることができます。