AI與MCP：解放生產力的新篇章

人工智能的意義在於解放人類勞動力，提升大多數工作的效率。然而，目前大型語言模型仍存在局限性，需要反復對話才能給出建議，用戶還需親自執行這些建議。這與真正利用AI幫助我們工作的理想還有一定差距。

如果能通過與AI對話，實際利用計算機進行郵件回復、報表撰寫等功能，甚至自動化交易，這將更接近解放生產力的願景。而這項技術就是AI領域的新熱點 - MCP。

MCP的定義與功能

MCP（Model Context Protocol）是一套標準化協議，旨在解決AI模型只能"說"卻無法"做"的問題。它由以下三個部分組成：

• Model：指各種AI大型語言模型
• Context：代表給模型的額外資料或外部工具
• Protocol：通用、標準化的規範或接口

MCP的核心是通過統一規範，讓AI不僅能理解和生成文字，還能直接操控外部工具完成各種任務。這與傳統的大型語言模型形成鮮明對比，後者僅限於文字輸入輸出。

MCP的運作方式

MCP的運作涉及三個主要組件：

1. MCP Host：負責管理和協調整個MCP的運作。
2. MCP Client：接收用戶需求，與AI模型進行溝通。
3. MCP Server：提供AI可以使用的功能，如讀取數據庫、發送郵件等。

有了MCP，AI不僅能理解人類語言，還能將特定文字直接轉化爲動作指令，實現自動化操作。

MCP的重要性

1. 打通AI與外部工具的橋梁：MCP允許AI實時訪問和操作外部資源，突破了傳統語言模型的局限性。

2. 標準化和通用性：MCP爲不同開發者提供了統一的規範，避免重復開發，提高效率。

3. 從被動回應到主動執行：AI可以根據實時情況決定執行什麼指令，並根據反饋進行下一步操作。

4. 安全性與控管：MCP通過權限和API密鑰管理等方式控制資料訪問，確保敏感信息安全。

MCP與AI Agent的比較

AI Agent通常指能自動化處理特定任務的AI系統。MCP是一種協議，而AI Agent是一種概念或執行方法。MCP爲AI Agent提供了標準化的工具接口，使其能更高效地運作。

當前相關項目

1. 基礎MCP：包括Base官方開發的框架，允許AI應用與區塊鏈互動。

2. Flock：去中心化AI訓練平台，提供Web3代理模型。

3. LYRAOS：多AI Agent操作系統，允許AI Agent直接與區塊鏈互動。

結語

盡管MCP爲AI與外部工具的交互提供了標準化規則，但在Web3領域的成功案例仍然有限。這可能是由於技術整合尚未成熟、安全與監管風險、用戶習慣與體驗等因素造成的。

MCP與區塊鏈的結合雖然潛力巨大，但同時面臨技術門檻與市場壓力的雙重挑戰。未來若能解決這些問題，並開發出真正創新且有價值的應用，"Web3 + MCP"可能成爲新一輪的主要技術趨勢。