MCP أصبح بسرعة جزءًا أساسيًا من نظام Web3 AI Agent البيئي. إنه يقدم أدوات وقدرات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال هيكل يشبه المكونات الإضافية عبر MCP Server. مثل المفاهيم الناشئة الأخرى في مجال Web3 AI، فإن MCP (اختصار بروتوكول سياق النموذج) نشأ من Web2 AI، والآن يتم إعادة تصوره في بيئة Web3.
جوهر MC
MCP هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى توحيد الطريقة التي تمر بها التطبيقات معلومات السياق إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). وهذا يسمح بأفضل تعاون بين الأدوات والبيانات ووكيل الذكاء الاصطناعي.
أهمية MC
حاليًا، تواجه النماذج اللغوية الكبيرة عدة قيود رئيسية:
لا يمكن تصفح الإنترنت في الوقت الفعلي
لا يمكن الوصول مباشرة إلى الملفات المحلية أو الخاصة
غير قادر على التفاعل مع البرامج الخارجية بشكل مستقل
يعمل MCP كطبقة واجهة عامة لسد هذه الفجوات في القدرات، مما يتيح لوكيل الذكاء الاصطناعي استخدام أدوات متنوعة.
يمكن تشبيه MCP بمعيار واجهة موحدة في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل على الذكاء الاصطناعي الاتصال بمصادر البيانات المختلفة ووحدات الوظائف. تخيل أن كل نموذج لغوي كبير هو جهاز مختلف، يستخدم واجهات مختلفة. إذا كنت مطورًا، فستحتاج إلى تطوير مجموعة من الملحقات لكل واجهة، مما يجعل تكاليف الصيانة مرتفعة للغاية.
هذه هي المشكلة التي يواجهها مطورو أدوات الذكاء الاصطناعي: تخصيص المكونات الإضافية لكل منصة LLM، مما يزيد بشكل كبير من التعقيد ويقيد التوسع على النطاق. تم إنشاء MCP لحل هذه المشكلة من خلال إنشاء معيار موحد يسمح لجميع LLM وموردي الأدوات باستخدام نفس الواجهة.
هذا البروتوكول القياسي مفيد للطرفين:
لوكيل الذكاء الاصطناعي (العميل): يمكن الاتصال بأمان بأدوات خارجية ومصادر بيانات حية
لمطوري الأدوات (الخادم): اتصال واحد، متاح عبر المنصات
النتيجة النهائية هي نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا، وقابلية للتشغيل المتداخل، واحتكاك منخفض.
الفرق بين MCP و API التقليدي
تصميم واجهة برمجة التطبيقات (API) هو لخدمة البشر وليس أولوية للذكاء الاصطناعي. كل واجهة برمجة تطبيقات لها هيكلها الخاص ووثائقها، ويجب على المطورين تحديد المعلمات يدويًا وقراءة وثائق الواجهة. بينما لا يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي قراءة الوثائق، يجب برمجته بشكل صريح ليتناسب مع كل واجهة برمجة تطبيقات (مثل REST، GraphQL، RPC وغيرها).
MCP من خلال توحيد تنسيق استدعاء الدوال داخل واجهة برمجة التطبيقات، يقوم بإزالة هذه الأجزاء غير الهيكلية، مما يوفر طريقة استدعاء موحدة للوكيل. يمكن اعتبار MCP كطبقة تكيف واجهة برمجة التطبيقات المغلفة للوكيل المستقل.
في الآونة الأخيرة، أعلنت منصة خدمات سحابية مشهورة أن المطورين يمكنهم نشر خوادم MCP عن بُعد على منصتها بأدنى تكوين للأجهزة. وقد سهل هذا بشكل كبير عملية نشر وإدارة خوادم MCP، بما في ذلك المصادقة ونقل البيانات، ويعتبر "نشر بنقرة واحدة".
على الرغم من أن MCP يبدو غير جذاب بما فيه الكفاية، إلا أنه ليس بالأمر الهين. باعتباره مكونًا بنيويًا بحتًا، لا يمكن استخدام MCP مباشرة من قبل المستهلكين، فقط عندما تقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي العلوي باستدعاء أدوات MCP وعرض النتائج الفعلية، ستظهر قيمته الحقيقية.
Web3 الذكاء الاصطناعي ومشهد النظام البيئي MCP
تواجه الذكاء الاصطناعي في Web3 أيضًا مشكلة "نقص البيانات السياقية" و"جزر البيانات"، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه الوصول إلى البيانات الحية على السلسلة أو تنفيذ منطق العقود الذكية الأصلية.
في الماضي، حاولت بعض المشاريع بناء شبكة تعاونية متعددة الوكلاء، لكنها انتهت في النهاية بسبب الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات المركزية والتكاملات المخصصة، مما أدى بها إلى مأزق "إعادة اختراع العجلة". كان يتعين إعادة كتابة طبقة التكيف لكل مصدر بيانات يتم توصيله، مما أدى إلى زيادة تكاليف التطوير بشكل كبير. لحل هذه العقدة، تحتاج الجيل القادم من الوكلاء الذكاء الاصطناعي إلى بنية أكثر وحدوية، تشبه ليغو، لتسهيل التكامل السلس مع الإضافات والأدوات الخارجية.
لذلك، فإن بنية تحتية وتطبيقات الجيل الجديد من وكيل الذكاء الاصطناعي القائمة على بروتوكول MCP و A2A تبرز، مصممة خصيصًا لسيناريوهات Web3، مما يتيح للوكلاء الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل والتفاعل الأصلي مع بروتوكولات DeFi.
حالات المشروع: DeMCP وDeepCore
DeMCP هو سوق لخوادم MCP اللامركزية، يركز على الأدوات المشفرة الأصلية وضمان سيادة أدوات MCP.
تشمل مزاياها:
استخدام TEE (بيئة التنفيذ الموثوقة) لضمان عدم تعديل أدوات MCP
استخدام آلية تحفيز الرموز ، لتشجيع المطورين على المساهمة في خوادم MCP
تقديم مجمع MCP ووظيفة المدفوعات الصغيرة، مما يقلل من عتبة الاستخدام
مشروع آخر هو DeepCore الذي يوفر نظام تسجيل خادم MCP، مع التركيز على مجال التشفير، ويمتد أكثر إلى بروتوكول A2A (Agent-to-Agent).
A2A هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى تحقيق الاتصال الآمن، والتعاون، وتنسيق المهام بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. يدعم A2A التعاون بين الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات، مثل تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من شركات مختلفة من العمل معًا في تنفيذ المهام.
باختصار:
MC: يوفر أدوات الوصول لوكلاء.
A2A: يوفر القدرة على التعاون بين الوكيلين
قيمة البلوكشين لخادم MCP
تتضمن فوائد دمج تقنية blockchain في خادم MCP العديد من الفوائد:
الحصول على بيانات الذيل الطويل من خلال آلية تحفيز أصلية مشفرة، وتشجيع المجتمع على المساهمة في مجموعات البيانات النادرة
الدفاع عن هجمات "تسميم أدوات"، أي أن الأدوات الضارة تتنكر في شكل مكونات شرعية لتضليل العميل.
إدخال آلية الرهان / العقوبة، مع دمج نظام السمعة على السلسلة لبناء نظام الثقة لخادم MCP
تعزيز تحمل النظام للأخطاء والوقت الحقيقي، وتجنب نقطة الفشل الفردية في الأنظمة المركزية
تعزيز الابتكار مفتوح المصدر، والسماح للمطورين الصغار بنشر مصادر بيانات مثل ESG، وتعزيز تنوع النظام البيئي.
حالياً، لا تزال معظم بنية خادم MCP تعتمد على تحليل كلمات المستخدم الطبيعية لمطابقة الأدوات. في المستقبل، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من البحث بشكل مستقل عن أدوات MCP المطلوبة لإكمال أهداف المهام المعقدة.
ومع ذلك، لا يزال مشروع MCP في مرحلة مبكرة. لا تزال معظم المنصات عبارة عن سوق مكونات مركزية، حيث يقوم فريق المشروع بتجميع أدوات السيرفر من طرف ثالث يدويًا من GitHub وتطوير بعض المكونات بشكل ذاتي، ولا يختلف الجوهر عن سوق المكونات في Web2، والاختلاف الوحيد هو التركيز على مشاهد Web3.
الاتجاهات المستقبلية وتأثير الصناعة
بدأ المزيد من المهنيين في صناعة التشفير يدركون إمكانيات MCP في ربط الذكاء الاصطناعي بسلسلة الكتل. مع نضوج البنية التحتية، سيتحول أيضًا ميزة المنافسة لشركات "المطورين أولاً" من تصميم واجهات برمجة التطبيقات إلى: من يمكنه توفير مجموعة أدوات أكثر ثراءً وتنوعًا وسهولة في الدمج.
في المستقبل، قد تصبح كل تطبيقات عميل MCP، وقد تكون كل واجهات برمجة التطبيقات خادم MCP. قد يؤدي ذلك إلى نشوء آليات تسعير جديدة: يمكن للوكيل اختيار الأدوات ديناميكيًا بناءً على سرعة التنفيذ، وكفاءة التكلفة، والصلات، مما يشكل نظامًا اقتصاديًا أكثر كفاءة لخدمات الوكلاء مدعومًا بالتشفير و blockchain.
بالطبع، MCP نفسه لا يستهدف المستخدمين النهائيين بشكل مباشر، إنه طبقة بروتوكول أساسية. بمعنى آخر، القيمة الحقيقية و الإمكانية لـ MCP لن تُرى حقًا إلا عندما يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بدمجه وتحويله إلى تطبيقات عملية.
في النهاية، العميل هو حامل ومكبر القدرة على MCP، بينما تشكل تقنية البلوكشين والآلية التشفيرية نظامًا اقتصاديًا موثوقًا وفعالًا وقابلًا للتجميع لهذه الشبكة الذكية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
MCP: المحرك الأساسي لنظام Web3 AI Agent واتجاهات التطوير المستقبلية
MCP: المحرك الأساسي لبيئة Web3 AI Agent
MCP أصبح بسرعة جزءًا أساسيًا من نظام Web3 AI Agent البيئي. إنه يقدم أدوات وقدرات جديدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال هيكل يشبه المكونات الإضافية عبر MCP Server. مثل المفاهيم الناشئة الأخرى في مجال Web3 AI، فإن MCP (اختصار بروتوكول سياق النموذج) نشأ من Web2 AI، والآن يتم إعادة تصوره في بيئة Web3.
جوهر MC
MCP هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى توحيد الطريقة التي تمر بها التطبيقات معلومات السياق إلى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). وهذا يسمح بأفضل تعاون بين الأدوات والبيانات ووكيل الذكاء الاصطناعي.
أهمية MC
حاليًا، تواجه النماذج اللغوية الكبيرة عدة قيود رئيسية:
يعمل MCP كطبقة واجهة عامة لسد هذه الفجوات في القدرات، مما يتيح لوكيل الذكاء الاصطناعي استخدام أدوات متنوعة.
يمكن تشبيه MCP بمعيار واجهة موحدة في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل على الذكاء الاصطناعي الاتصال بمصادر البيانات المختلفة ووحدات الوظائف. تخيل أن كل نموذج لغوي كبير هو جهاز مختلف، يستخدم واجهات مختلفة. إذا كنت مطورًا، فستحتاج إلى تطوير مجموعة من الملحقات لكل واجهة، مما يجعل تكاليف الصيانة مرتفعة للغاية.
هذه هي المشكلة التي يواجهها مطورو أدوات الذكاء الاصطناعي: تخصيص المكونات الإضافية لكل منصة LLM، مما يزيد بشكل كبير من التعقيد ويقيد التوسع على النطاق. تم إنشاء MCP لحل هذه المشكلة من خلال إنشاء معيار موحد يسمح لجميع LLM وموردي الأدوات باستخدام نفس الواجهة.
هذا البروتوكول القياسي مفيد للطرفين:
النتيجة النهائية هي نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحًا، وقابلية للتشغيل المتداخل، واحتكاك منخفض.
الفرق بين MCP و API التقليدي
تصميم واجهة برمجة التطبيقات (API) هو لخدمة البشر وليس أولوية للذكاء الاصطناعي. كل واجهة برمجة تطبيقات لها هيكلها الخاص ووثائقها، ويجب على المطورين تحديد المعلمات يدويًا وقراءة وثائق الواجهة. بينما لا يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي قراءة الوثائق، يجب برمجته بشكل صريح ليتناسب مع كل واجهة برمجة تطبيقات (مثل REST، GraphQL، RPC وغيرها).
MCP من خلال توحيد تنسيق استدعاء الدوال داخل واجهة برمجة التطبيقات، يقوم بإزالة هذه الأجزاء غير الهيكلية، مما يوفر طريقة استدعاء موحدة للوكيل. يمكن اعتبار MCP كطبقة تكيف واجهة برمجة التطبيقات المغلفة للوكيل المستقل.
في الآونة الأخيرة، أعلنت منصة خدمات سحابية مشهورة أن المطورين يمكنهم نشر خوادم MCP عن بُعد على منصتها بأدنى تكوين للأجهزة. وقد سهل هذا بشكل كبير عملية نشر وإدارة خوادم MCP، بما في ذلك المصادقة ونقل البيانات، ويعتبر "نشر بنقرة واحدة".
على الرغم من أن MCP يبدو غير جذاب بما فيه الكفاية، إلا أنه ليس بالأمر الهين. باعتباره مكونًا بنيويًا بحتًا، لا يمكن استخدام MCP مباشرة من قبل المستهلكين، فقط عندما تقوم وكلاء الذكاء الاصطناعي العلوي باستدعاء أدوات MCP وعرض النتائج الفعلية، ستظهر قيمته الحقيقية.
Web3 الذكاء الاصطناعي ومشهد النظام البيئي MCP
تواجه الذكاء الاصطناعي في Web3 أيضًا مشكلة "نقص البيانات السياقية" و"جزر البيانات"، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه الوصول إلى البيانات الحية على السلسلة أو تنفيذ منطق العقود الذكية الأصلية.
في الماضي، حاولت بعض المشاريع بناء شبكة تعاونية متعددة الوكلاء، لكنها انتهت في النهاية بسبب الاعتماد على واجهات برمجة التطبيقات المركزية والتكاملات المخصصة، مما أدى بها إلى مأزق "إعادة اختراع العجلة". كان يتعين إعادة كتابة طبقة التكيف لكل مصدر بيانات يتم توصيله، مما أدى إلى زيادة تكاليف التطوير بشكل كبير. لحل هذه العقدة، تحتاج الجيل القادم من الوكلاء الذكاء الاصطناعي إلى بنية أكثر وحدوية، تشبه ليغو، لتسهيل التكامل السلس مع الإضافات والأدوات الخارجية.
لذلك، فإن بنية تحتية وتطبيقات الجيل الجديد من وكيل الذكاء الاصطناعي القائمة على بروتوكول MCP و A2A تبرز، مصممة خصيصًا لسيناريوهات Web3، مما يتيح للوكلاء الوصول إلى بيانات متعددة السلاسل والتفاعل الأصلي مع بروتوكولات DeFi.
حالات المشروع: DeMCP وDeepCore
DeMCP هو سوق لخوادم MCP اللامركزية، يركز على الأدوات المشفرة الأصلية وضمان سيادة أدوات MCP.
تشمل مزاياها:
مشروع آخر هو DeepCore الذي يوفر نظام تسجيل خادم MCP، مع التركيز على مجال التشفير، ويمتد أكثر إلى بروتوكول A2A (Agent-to-Agent).
A2A هو بروتوكول مفتوح يهدف إلى تحقيق الاتصال الآمن، والتعاون، وتنسيق المهام بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين. يدعم A2A التعاون بين الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات، مثل تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي من شركات مختلفة من العمل معًا في تنفيذ المهام.
باختصار:
قيمة البلوكشين لخادم MCP
تتضمن فوائد دمج تقنية blockchain في خادم MCP العديد من الفوائد:
حالياً، لا تزال معظم بنية خادم MCP تعتمد على تحليل كلمات المستخدم الطبيعية لمطابقة الأدوات. في المستقبل، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من البحث بشكل مستقل عن أدوات MCP المطلوبة لإكمال أهداف المهام المعقدة.
ومع ذلك، لا يزال مشروع MCP في مرحلة مبكرة. لا تزال معظم المنصات عبارة عن سوق مكونات مركزية، حيث يقوم فريق المشروع بتجميع أدوات السيرفر من طرف ثالث يدويًا من GitHub وتطوير بعض المكونات بشكل ذاتي، ولا يختلف الجوهر عن سوق المكونات في Web2، والاختلاف الوحيد هو التركيز على مشاهد Web3.
الاتجاهات المستقبلية وتأثير الصناعة
بدأ المزيد من المهنيين في صناعة التشفير يدركون إمكانيات MCP في ربط الذكاء الاصطناعي بسلسلة الكتل. مع نضوج البنية التحتية، سيتحول أيضًا ميزة المنافسة لشركات "المطورين أولاً" من تصميم واجهات برمجة التطبيقات إلى: من يمكنه توفير مجموعة أدوات أكثر ثراءً وتنوعًا وسهولة في الدمج.
في المستقبل، قد تصبح كل تطبيقات عميل MCP، وقد تكون كل واجهات برمجة التطبيقات خادم MCP. قد يؤدي ذلك إلى نشوء آليات تسعير جديدة: يمكن للوكيل اختيار الأدوات ديناميكيًا بناءً على سرعة التنفيذ، وكفاءة التكلفة، والصلات، مما يشكل نظامًا اقتصاديًا أكثر كفاءة لخدمات الوكلاء مدعومًا بالتشفير و blockchain.
بالطبع، MCP نفسه لا يستهدف المستخدمين النهائيين بشكل مباشر، إنه طبقة بروتوكول أساسية. بمعنى آخر، القيمة الحقيقية و الإمكانية لـ MCP لن تُرى حقًا إلا عندما يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي بدمجه وتحويله إلى تطبيقات عملية.
في النهاية، العميل هو حامل ومكبر القدرة على MCP، بينما تشكل تقنية البلوكشين والآلية التشفيرية نظامًا اقتصاديًا موثوقًا وفعالًا وقابلًا للتجميع لهذه الشبكة الذكية.