AIとMC：生産力を解放する新たな章

人工知能の意義は人間の労働力を解放し、大多数の仕事の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繰り返し対話を行う必要があり、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を真に利用して私たちの仕事を助ける理想とはまだ一定のギャップがあります。

もしAIと対話することで、実際にコンピュータを利用してメールの返信や報告書の作成などの機能、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ビジョンにさらに近づくことができるでしょう。そして、この技術こそがAI分野の新たなホットスポット - MCです。

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MCPの定義と機能

MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルが「言う」ことはできても「行う」ことができない問題を解決するための標準化されたプロトコルです。それは以下の3つの部分から構成されています：

• モデル：さまざまなAI大規模言語モデルを指す
• コンテキスト：モデルに提供される追加資料や外部ツール
• プロトコル：汎用的で標準化された規範またはインターフェース

MCPの核心は、統一された規範を通じて、AIが文字を理解し生成するだけでなく、外部ツールを直接操作して様々なタスクを完遂できるようにすることです。これは、従来の大規模言語モデルとは対照的であり、後者は文字の入力と出力に限られています。

MCPの仕組み

MCPの運用には3つの主要なコンポーネントが含まれています：

1. MCPホスト：MCP全体の運営を管理および調整する。
2. MCPクライアント：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。
3. MCPサーバー：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、メールの送信などです。

MCPを使用すると、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示に変換し、自動化操作を実現できます。

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可能にし、従来の言語モデルの限界を打破しました。

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、効率を向上させます。

3. 受動的な反応から能動的な実行へ：AIはリアルタイムの状況に基づいてどの指示を実行するかを決定し、フィードバックに基づいて次の操作を行います。

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、機密情報の安全性を確保します。

MCPとAIエージェントの比較

AIエージェントとは、特定のタスクを自動化して処理できるAIシステムを指します。MCPはプロトコルの一種であり、AIエージェントは概念または実行方法です。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、より効率的に機能することを可能にします。

現在の関連プロジェクト

1. 基礎MCP：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ブロックチェーンと相互作用することを可能にします。

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エージェントがブロックチェーンと直接インタラクションすることを許可します。

まとめ

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依然として限られています。これは、技術の統合がまだ成熟していないこと、安全性と規制リスク、ユーザーの習慣と体験などの要因によるものかもしれません。

MCPとブロックチェーンの結合は大きな潜在能力を持っていますが、同時に技術的なハードルと市場のプレッシャーという二重の課題に直面しています。将来的にこれらの問題を解決し、真に革新的で価値のあるアプリケーションを開発できれば、「Web3 + MCP」は新たな主要技術トレンドになる可能性があります。