MCP و AI Agent: إطار جديد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي

1. مقدمة عن مفهوم MCP

في مجال الذكاء الاصطناعي، تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية عادةً على نماذج المحادثة العامة، مما يفتقر إلى الإعدادات المخصصة، مما يؤدي إلى ردود مملة وغير مثيرة. لحل هذه المشكلة، قدم المطورون مفهوم "الشخصية"، مما يمنح الذكاء الاصطناعي أدوارًا معينة وسمات ونبرة، مما يجعل ردوده أقرب إلى توقعات المستخدمين. ومع ذلك، حتى مع وجود "شخصيات" غنية، لا يزال الذكاء الاصطناعي مجرد مستجيب سلبي، غير قادر على تنفيذ المهام بنشاط أو القيام بعمليات معقدة.

لتجاوز هذا القيد، نشأ مشروع Auto-GPT. إنه يسمح للمطورين بتعريف الأدوات والدوال للذكاء الاصطناعي وتسجيلها في النظام. عندما يقدم المستخدم طلبًا، يقوم Auto-GPT بإنشاء تعليمات التشغيل بناءً على القواعد والأدوات المحددة مسبقًا، وينفذ المهام تلقائيًا ويعيد النتائج. وهذا يجعل الذكاء الاصطناعي يتحول من مجرد متحدث سلبي إلى منفذ نشط للمهام.

على الرغم من أن Auto-GPT حقق إلى حد ما تنفيذًا ذاتيًا للذكاء الاصطناعي، فإنه لا يزال يواجه مشاكل مثل عدم توحيد تنسيق استدعاء الأدوات وسوء التوافق عبر الأنظمة الأساسية. للتغلب على هذه التحديات، وُلدت MCP (بروتوكول سياق النموذج). تهدف MCP إلى تبسيط طريقة تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية، من خلال توفير معيار اتصالات موحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من استدعاء مجموعة متنوعة من الخدمات الخارجية بسهولة. تقليديًا، لجعل النماذج الكبيرة تنفذ مهام معقدة، يحتاج المطورون إلى كتابة كميات كبيرة من التعليمات البرمجية ووصف الأدوات، مما يزيد بشكل كبير من صعوبة التطوير وتكاليف الوقت. من خلال تحديد واجهات ومعايير اتصالات موحدة، يبسط بروتوكول MCP هذه العملية بشكل ملحوظ، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الأدوات الخارجية بسرعة وكفاءة أكبر.

٢، العلاقة التعاونية بين MCP و AI Agent

تتمثل العلاقة بين MCP و AI Agent في كونها متكاملة. يركز AI Agent بشكل رئيسي على أتمتة العمليات على blockchain، وتنفيذ العقود الذكية، وإدارة الأصول المشفرة، مع التأكيد على حماية الخصوصية وتكامل التطبيقات اللامركزية. من ناحية أخرى، يركز MCP على تبسيط التفاعل بين AI Agent والأنظمة الخارجية، من خلال توفير بروتوكولات موحدة وإدارة السياق، مما يعزز قابلية التشغيل البيني والمرونة عبر المنصات.

تتمتع وكالات الذكاء الاصطناعي التقليدية بقدرات تنفيذية معينة، مثل تنفيذ المعاملات من خلال العقود الذكية وإدارة المحافظ وغيرها. ومع ذلك، فإن هذه الوظائف عادة ما تكون محددة مسبقًا، مما يفتقر إلى المرونة والتكيف. تكمن القيمة الأساسية لـ MCP في توفير معيار اتصالات موحد لتفاعل وكالات الذكاء الاصطناعي مع الأدوات الخارجية (بما في ذلك بيانات blockchain، العقود الذكية، الخدمات خارج السلسلة، وغيرها). تحل هذه المعايير مشكلة تجزئة الواجهات في التطوير التقليدي، مما يمكّن وكالات الذكاء الاصطناعي من الاتصال بسلاسة مع بيانات وأدوات متعددة السلاسل، مما يعزز بشكل كبير قدرتها على التنفيذ الذاتي.

على سبيل المثال، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي من فئة DeFi الحصول على بيانات السوق في الوقت الفعلي وتحسين محفظته تلقائيًا من خلال MCP. بالإضافة إلى ذلك، تفتح MCP اتجاهات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي، أي التعاون بين عدة وكلاء: من خلال MCP، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعاون حسب تقسيم الوظائف، وإكمال المهام المعقدة مثل تحليل البيانات على السلسلة، وتوقعات السوق، وإدارة المخاطر، مما يعزز الكفاءة والموثوقية العامة. في جانب أتمتة التداول على السلسلة، تربط MCP بين أنواع مختلفة من وكلاء التداول وإدارة المخاطر، مما يحل مشكلات الانزلاق، وتآكل التداول، وMEV، لتحقيق إدارة أصول أكثر أمانًا وكفاءة على السلسلة.

ثلاثة، مقدمة عن المشاريع ذات الصلة

1. DeMCP

DeMCP هو شبكة MCP لامركزية، تهدف إلى تقديم خدمات MCP مفتوحة المصدر تم تطويرها ذاتيًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة نشر تشارك عائدات الأعمال لمطوري MCP، وتحقيق الوصول الشامل إلى نماذج اللغة الكبيرة الرائجة. يمكن للمطورين الحصول على الخدمات من خلال دعم العملات المستقرة.

2. مظلم

DARK هو شبكة MCP تحت بيئة التنفيذ الموثوقة (TEE) المبنية على سولانا. التطبيق الأول لها قيد التطوير، يهدف إلى تقديم قدرات تكامل أدوات فعالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال TEE وبروتوكول MCP، مما يتيح للمطورين الوصول السريع إلى أدوات وخدمات خارجية من خلال إعدادات بسيطة.

3. Cookie.fun

Cookie.fun هو منصة تركز على وكلاء الذكاء الاصطناعي في نظام Web3 البيئي، حيث توفر للمستخدمين مؤشرات شاملة وأدوات تحليل لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تُظهر المنصة التأثير الذهني لوكلاء الذكاء الاصطناعي، وقدرة المتابعة الذكية، وتفاعل المستخدمين، والبيانات على السلسلة، مما يساعد المستخدمين على فهم وتقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. مؤخرًا، أطلقت Cookie.fun خادم MCP مخصص، يتضمن خادم MCP مخصص للوكلاء الذكيين القابلين للتوصيل والاستخدام، مصمم خصيصًا للمطورين وغير الفنيين، دون الحاجة إلى أي تكوين.

4. سكاي آي

SkyAI هو مشروع بنية تحتية للبيانات Web3 مبني على BNB Chain، يهدف إلى بناء بنية تحتية أصلية للذكاء الاصطناعي على blockchain من خلال توسيع MCP. توفر المنصة بروتوكولات بيانات قابلة للتوسع وقابلة للتشغيل البيني لتطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على Web3، وتخطط لتبسيط عملية التطوير من خلال دمج الوصول إلى البيانات متعددة السلاسل، ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومرافق على مستوى البروتوكول، مما يعزز الاستخدام الفعلي للذكاء الاصطناعي في بيئة blockchain. حالياً، تدعم SkyAI مجموعات بيانات مجمعة من BNB Chain وSolana، وفي المستقبل ستضيف أيضاً خوادم بيانات MCP تدعم شبكة Ethereum الرئيسية وسلسلة Base.

أربعة، آفاق التنمية المستقبلية

تظهر بروتوكولات MCP كراوية جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، حيث تُظهر إمكانيات هائلة في رفع كفاءة تبادل البيانات، وتقليل تكاليف التطوير، وتعزيز الأمان وحماية الخصوصية، خاصة في مشاهد مثل التمويل اللامركزي. ومع ذلك، لا يزال معظم المشاريع المعتمدة على MCP في مرحلة إثبات المفهوم، ولم تُطلق منتجات ناضجة، مما أدى إلى استمرار انخفاض أسعار الرموز الخاصة بها بعد الإطلاق. يعكس هذا أزمة ثقة في سوق مشاريع MCP، والتي تنبع أساساً من فترة تطوير المنتجات الطويلة وافتقارها إلى التطبيق الفعلي.

لذلك ، أصبح تسريع وتيرة تطوير المنتجات ، وضمان الارتباط الوثيق بين الرموز والمنتجات الفعلية ، وتعزيز تجربة المستخدم ، هي القضايا الأساسية التي تواجه مشروع MCP الحالي. بالإضافة إلى ذلك ، لا يزال推广 بروتوكول MCP في النظام البيئي للتشفير يواجه تحديات التكامل التقني. نظرًا لاختلاف منطق العقود الذكية وهياكل البيانات بين سلاسل الكتل المختلفة و DApps ، لا يزال من الضروري استثمار موارد تطوير كبيرة في خادم MCP الموحد.

على الرغم من التحديات، لا يزال بروتوكول MCP يظهر إمكانات كبيرة في تطوير السوق. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ونضوج بروتوكول MCP، من المتوقع أن يتم تطبيقه بشكل أوسع في مجالات مثل DeFi و DAO في المستقبل. على سبيل المثال، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على بيانات على السلسلة في الوقت الفعلي من خلال بروتوكول MCP، وتنفيذ تداولات تلقائية، مما يعزز كفاءة ودقة تحليل السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المتوقع أن توفر الخصائص اللامركزية لبروتوكول MCP منصة تشغيل شفافة وقابلة للتتبع لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعزز عملية لامركزية الأصول وتسللها.

تعتبر بروتوكولات MCP قوة مساعدة مهمة في دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain. مع نضوج التكنولوجيا وتوسع تطبيقاتها، من المتوقع أن تصبح محركاً رئيسياً لدفع الجيل التالي من وكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لتحقيق هذه الرؤية، لا يزال يتعين معالجة تحديات متعددة في مجالات تكامل التكنولوجيا، والأمان، وتجربة المستخدم.