AIと外部ツールの間のギャップを埋める:MCPテクノロジーの台頭と応用の見通し

人工知能の発展は徐々に人間の労働力を解放し、作業効率を向上させています。しかし、現在の大規模言語モデルには依然として限界があり、実際の操作を直接実行することはできません。このギャップを埋めるために、新たな技術であるモデルコンテキストプロトコル（MCP）が登場しました。

MCPは、AIモデルが「言う」ことしかできず、「行う」ことができないという問題を解決するために設計された標準化されたプロトコルです。それは、モデル（Model）、コンテキスト（Context）、プロトコル（Protocol）の3つのコア要素で構成されています。MCPの目標は、統一された規範を通じて、AIがテキストを理解して生成するだけでなく、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することです。

従来のAIインタラクションモデルとは異なり、MCPはAIがローカルファイルを直接読み取り、リモートデータベースに接続し、特定のネットワークサービスを操作することを可能にします。これは、AIが人間に代わって多くの繰り返しやプロセス的な作業を完了できることを意味し、大幅な効率向上をもたらします。

MCPの運用は、3つの主要なコンポーネントを含んでいます：

1. MCPホスト（管理者）：全体のMCPの運営を調整する責任があります。
2. MCPクライアント（ユーザー端）：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行います。
3. MCPサーバー：AIが使用するための注釈付きAPIのセットを提供します。

MCPの重要性は以下のいくつかの側面に現れます：

1. AIと外部ツールの橋渡しを行い、AIが最新の情報を取得し、実際の操作を実行できるようにします。 2.重複開発を避けるために、標準化と共通性を提供します。
2. 受動的な応答から能動的な実行への変化を実現し、AIの実用性を高める。
3. アクセス管理を通じてデータの安全性を確保する。

AIエージェントと比較して、MCPは統一された通信基準の提供により重点を置いており、AIエージェントは意思決定と実行に焦点を当てています。両者を組み合わせることで、AIはどのように行動すべきかを知り、適切な実行手段を見つけることができます。

暗号通貨分野では、いくつかのプロジェクトがMCPの適用を探求し始めています。例えば、Baseが開発したフレームワークは、ユーザーが自然言語で対話を通じてスマートコントラクトを展開できることを可能にします。Flockは、ユーザーがAIタスクを制御できることを目的とした分散型AIトレーニングプラットフォームを提供しています。LYRAOSは、暗号通貨投資のためにAI駆動の分散型自治組織を作成することに取り組んでいます。

MCPはWeb3分野での可能性を示していますが、現在の成功事例はまだ限られています。これは、技術統合がまだ成熟していないこと、安全リスクの懸念、ユーザーエクスペリエンスの向上が必要なことなどの要因による可能性があります。また、市場におけるAI概念への美的疲労もMCP概念の普及に影響を与える可能性があります。

未来、MCPとブロックチェーンの結合は、依然として技術的な障壁やマーケットのプレッシャーを克服する必要があります。より安全で直感的なユーザーエクスペリエンスを提供し、真に価値のある革新的なアプリケーションを開発することで、"Web3 + MCP"は、単なる話題の炒作から脱却し、新たな主流技術トレンドとなることができるのです。

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