Nuevos avances en tecnología AI: MCP potencia la inteligencia artificial
El desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial está liberando constantemente la fuerza laboral humana y elevando el límite inferior de la eficiencia laboral. Sin embargo, los modelos de lenguaje grandes actuales aún presentan limitaciones, ya que requieren diálogos múltiples para ofrecer sugerencias efectivas, y los usuarios aún deben ejecutar estas sugerencias por sí mismos. Esto aún está a cierta distancia de la visión de utilizar realmente la IA para ayudarnos en el trabajo.
Si se puede utilizar el diálogo con la IA para realizar tareas como responder correos electrónicos, redactar informes e incluso lograr operaciones automatizadas, esto se acercará más al objetivo de liberar la productividad. Y esta tecnología es el MCP, que actualmente está recibiendo mucha atención en el campo de la IA.
Definición y función de MCP
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo estandarizado que tiene como objetivo resolver el problema de que los modelos de IA solo pueden "hablar" pero no "hacer". Fue publicado por la compañía Anthropic en noviembre de 2024.
Los componentes clave de MCP incluyen:
Modelo: se refiere a varios modelos de lenguaje de gran tamaño
Contexto: información adicional proporcionada al modelo o herramientas externas
Protocolo: norma o interfaz genérica y estandarizada
El objetivo de MCP es unificar los estándares para que la IA no solo pueda mantener diálogos, sino que también pueda controlar directamente herramientas externas para completar diversas tareas.
Los modelos de lenguaje grandes tradicionales como ChatGPT, Grok, etc., solo pueden realizar entradas y salidas de texto. Para que la IA ejecute operaciones reales, como leer archivos, enviar correos electrónicos, consultar bases de datos, etc., generalmente se requiere que el usuario realice manualmente las operaciones según las sugerencias de la IA y luego retroalimente los resultados a la IA, repitiendo este proceso.
La aparición de MCP permite que la IA lea directamente archivos locales, se conecte a bases de datos remotas e incluso opere servicios de red específicos. Esto significa que la IA ya no está limitada a la salida de texto, sino que puede reemplazar a los humanos en muchas tareas repetitivas o de procesos.
Mecanismo de operación de MCP
El funcionamiento de MCP implica los siguientes componentes clave:
MCP Host (administrador): encargado de gestionar y coordinar el funcionamiento de todo el MCP. Por ejemplo, Claude Desktop es un tipo de Host que puede ayudar a la IA a acceder a datos o herramientas locales.
Cliente MCP (lado del usuario): recibe las necesidades del usuario y se comunica con el modelo de IA. Ejemplos comunes incluyen interfaces de chat integradas con MCP o entornos de desarrollo integrados (como Goose, Cursor, Claude Chatbot).
Servidor MCP: se puede considerar como un conjunto de API anotadas que proporcionan funcionalidades utilizables por AI. Por ejemplo, leer bases de datos, enviar correos electrónicos, gestionar archivos, llamar a servicios externos, etc.
Con MCP, la IA no solo puede entender el lenguaje humano, sino que también puede convertir texto específico directamente en comandos de acciones, completando así operaciones automatizadas. Por ejemplo, la IA puede ayudar a organizar informes de ventas, enviar correos electrónicos a clientes e incluso realizar modelado 3D directamente en Blender a través de comandos.
Importancia del MCP
Establecer un puente entre la IA y las herramientas externas
MCP ha superado la limitación de la actualización tardía de datos de los modelos de lenguaje de gran tamaño. Permite que la IA obtenga y procese información actualizada en tiempo real, mejorando significativamente la utilidad y precisión de las aplicaciones de IA.
Estandarización y universalidad
MCP proporciona un estándar unificado para la interacción entre IA y herramientas externas, similar a la función del conector USB-C en el ámbito del hardware. Esta estandarización evita el desarrollo redundante, mejorando la eficiencia y la compatibilidad.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa
Las herramientas de IA tradicionales solo pueden responder preguntas, mientras que MCP permite que la IA ejecute proactivamente instrucciones basadas en situaciones reales y ajuste las acciones posteriores según los resultados de la retroalimentación. Esto mejora enormemente la utilidad de la IA.
Seguridad y control
MCP controla el acceso a los datos a través de permisos y gestión de claves API, asegurando que la información sensible no se filtre, al mismo tiempo que garantiza la seguridad de las operaciones de IA.
Comparación entre MCP y Agente AI
El Agente AI es un sistema de IA que puede automatizar tareas específicas, no solo puede dialogar con las personas, sino que también puede tomar medidas proactivas según el contexto, invocar herramientas o API para completar una serie de pasos.
Diferencias principales entre MCP y AI Agent:
MCP es un protocolo, mientras que el Agente de IA es un concepto o método de ejecución.
MCP se centra en establecer estándares comunes para la comunicación de modelos de IA con herramientas externas.
El Agente de IA enfatiza la capacidad de acción proactiva y ejecución de herramientas de la IA.
MCP puede ayudar a los agentes de IA a operar de manera más eficiente, proporcionando un estándar unificado de interfaz de herramientas, simplificando el proceso de desarrollo y mantenimiento.
Proyecto conceptual MCP en el mundo de las criptomonedas
Base MCP
Marco desarrollado oficialmente por Base, permite que las aplicaciones de IA interactúen con la blockchain de Base. Los usuarios pueden completar el despliegue de contratos y realizar operaciones de préstamo utilizando Morpho a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock
Plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que ofrece modelos de agente Web3, permitiendo que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente, brindando a los usuarios más control.
LYRAOS
LYRA MCP-OS es un sistema operativo de múltiples agentes de IA que permite a los agentes de IA interactuar directamente con la blockchain de Solana, realizando operaciones como transacciones de criptomonedas. El proyecto está explorando cómo utilizar MCP-OS para establecer organizaciones autónomas descentralizadas impulsadas por IA para inversiones en criptomonedas.
Perspectivas futuras de la narrativa AI
A pesar de que MCP proporciona reglas estandarizadas para la interacción entre IA y herramientas externas, los casos de éxito en el ámbito de Web 3 siguen siendo limitados. Esto puede deberse a las siguientes razones:
La integración técnica aún no está madura: en el ecosistema Web 3, hay grandes diferencias entre las cadenas y los DApps, y unificar todos ellos en un MCP Server requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
Riesgos de seguridad y regulación: permitir que la IA opere directamente contratos y maneje transacciones de fondos requiere un sistema completo de gestión de claves privadas y control de permisos.
Hábitos y experiencias de los usuarios: la mayoría de los usuarios todavía tiene dudas sobre la gestión de carteras o decisiones de inversión por parte de la IA, y el umbral de operación en blockchain es bastante alto.
Fluctuaciones en el sentimiento del mercado: La ola que había generado anteriormente el AI Agent en el mundo de las criptomonedas está enfrentando un enfriamiento, y el entusiasmo de los inversores por proyectos puramente conceptuales ha disminuido.
MCP se puede considerar como una versión superpotenciada del agente de IA, pero el mercado ya ha pasado por una ola de locura de IA criptográfica, y los inversores y usuarios se centran más en el valor práctico de las aplicaciones. El futuro de la combinación de MCP con blockchain aún tiene potencial, pero necesita superar el doble desafío de las barreras tecnológicas y la presión del mercado. Solo integrando mecanismos de seguridad más maduros, creando una experiencia de usuario más intuitiva y descubriendo aplicaciones innovadoras realmente valiosas, "Web 3 + MCP" podría trascender el tema de la especulación y convertirse en la nueva narrativa dominante.
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MEVHunterLucky
· hace12h
¿Quién puede sellar a este gran demonio?
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TestnetFreeloader
· hace12h
¿Otra vez la especulación inteligente?
Ver originalesResponder0
Rugman_Walking
· hace12h
¿Cuándo podrás comerciar con criptomonedas por mí?
Ver originalesResponder0
BoredRiceBall
· hace13h
¡Bien! La inteligencia artificial también está empezando a actuar.
Avance tecnológico de MCP: la IA ya no solo puede hablar, sino que también puede operar en la práctica.
Nuevos avances en tecnología AI: MCP potencia la inteligencia artificial
El desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial está liberando constantemente la fuerza laboral humana y elevando el límite inferior de la eficiencia laboral. Sin embargo, los modelos de lenguaje grandes actuales aún presentan limitaciones, ya que requieren diálogos múltiples para ofrecer sugerencias efectivas, y los usuarios aún deben ejecutar estas sugerencias por sí mismos. Esto aún está a cierta distancia de la visión de utilizar realmente la IA para ayudarnos en el trabajo.
Si se puede utilizar el diálogo con la IA para realizar tareas como responder correos electrónicos, redactar informes e incluso lograr operaciones automatizadas, esto se acercará más al objetivo de liberar la productividad. Y esta tecnología es el MCP, que actualmente está recibiendo mucha atención en el campo de la IA.
Definición y función de MCP
MCP (Model Context Protocol) es un protocolo estandarizado que tiene como objetivo resolver el problema de que los modelos de IA solo pueden "hablar" pero no "hacer". Fue publicado por la compañía Anthropic en noviembre de 2024.
Los componentes clave de MCP incluyen:
El objetivo de MCP es unificar los estándares para que la IA no solo pueda mantener diálogos, sino que también pueda controlar directamente herramientas externas para completar diversas tareas.
Los modelos de lenguaje grandes tradicionales como ChatGPT, Grok, etc., solo pueden realizar entradas y salidas de texto. Para que la IA ejecute operaciones reales, como leer archivos, enviar correos electrónicos, consultar bases de datos, etc., generalmente se requiere que el usuario realice manualmente las operaciones según las sugerencias de la IA y luego retroalimente los resultados a la IA, repitiendo este proceso.
La aparición de MCP permite que la IA lea directamente archivos locales, se conecte a bases de datos remotas e incluso opere servicios de red específicos. Esto significa que la IA ya no está limitada a la salida de texto, sino que puede reemplazar a los humanos en muchas tareas repetitivas o de procesos.
Mecanismo de operación de MCP
El funcionamiento de MCP implica los siguientes componentes clave:
MCP Host (administrador): encargado de gestionar y coordinar el funcionamiento de todo el MCP. Por ejemplo, Claude Desktop es un tipo de Host que puede ayudar a la IA a acceder a datos o herramientas locales.
Cliente MCP (lado del usuario): recibe las necesidades del usuario y se comunica con el modelo de IA. Ejemplos comunes incluyen interfaces de chat integradas con MCP o entornos de desarrollo integrados (como Goose, Cursor, Claude Chatbot).
Servidor MCP: se puede considerar como un conjunto de API anotadas que proporcionan funcionalidades utilizables por AI. Por ejemplo, leer bases de datos, enviar correos electrónicos, gestionar archivos, llamar a servicios externos, etc.
Con MCP, la IA no solo puede entender el lenguaje humano, sino que también puede convertir texto específico directamente en comandos de acciones, completando así operaciones automatizadas. Por ejemplo, la IA puede ayudar a organizar informes de ventas, enviar correos electrónicos a clientes e incluso realizar modelado 3D directamente en Blender a través de comandos.
Importancia del MCP
Establecer un puente entre la IA y las herramientas externas
MCP ha superado la limitación de la actualización tardía de datos de los modelos de lenguaje de gran tamaño. Permite que la IA obtenga y procese información actualizada en tiempo real, mejorando significativamente la utilidad y precisión de las aplicaciones de IA.
Estandarización y universalidad
MCP proporciona un estándar unificado para la interacción entre IA y herramientas externas, similar a la función del conector USB-C en el ámbito del hardware. Esta estandarización evita el desarrollo redundante, mejorando la eficiencia y la compatibilidad.
De la respuesta pasiva a la ejecución activa
Las herramientas de IA tradicionales solo pueden responder preguntas, mientras que MCP permite que la IA ejecute proactivamente instrucciones basadas en situaciones reales y ajuste las acciones posteriores según los resultados de la retroalimentación. Esto mejora enormemente la utilidad de la IA.
Seguridad y control
MCP controla el acceso a los datos a través de permisos y gestión de claves API, asegurando que la información sensible no se filtre, al mismo tiempo que garantiza la seguridad de las operaciones de IA.
Comparación entre MCP y Agente AI
El Agente AI es un sistema de IA que puede automatizar tareas específicas, no solo puede dialogar con las personas, sino que también puede tomar medidas proactivas según el contexto, invocar herramientas o API para completar una serie de pasos.
Diferencias principales entre MCP y AI Agent:
MCP puede ayudar a los agentes de IA a operar de manera más eficiente, proporcionando un estándar unificado de interfaz de herramientas, simplificando el proceso de desarrollo y mantenimiento.
Proyecto conceptual MCP en el mundo de las criptomonedas
Base MCP
Marco desarrollado oficialmente por Base, permite que las aplicaciones de IA interactúen con la blockchain de Base. Los usuarios pueden completar el despliegue de contratos y realizar operaciones de préstamo utilizando Morpho a través de conversaciones en lenguaje natural.
Flock
Plataforma de entrenamiento de IA descentralizada que ofrece modelos de agente Web3, permitiendo que las tareas de blockchain impulsadas por IA se ejecuten localmente, brindando a los usuarios más control.
LYRAOS
LYRA MCP-OS es un sistema operativo de múltiples agentes de IA que permite a los agentes de IA interactuar directamente con la blockchain de Solana, realizando operaciones como transacciones de criptomonedas. El proyecto está explorando cómo utilizar MCP-OS para establecer organizaciones autónomas descentralizadas impulsadas por IA para inversiones en criptomonedas.
Perspectivas futuras de la narrativa AI
A pesar de que MCP proporciona reglas estandarizadas para la interacción entre IA y herramientas externas, los casos de éxito en el ámbito de Web 3 siguen siendo limitados. Esto puede deberse a las siguientes razones:
La integración técnica aún no está madura: en el ecosistema Web 3, hay grandes diferencias entre las cadenas y los DApps, y unificar todos ellos en un MCP Server requiere una gran cantidad de recursos de desarrollo.
Riesgos de seguridad y regulación: permitir que la IA opere directamente contratos y maneje transacciones de fondos requiere un sistema completo de gestión de claves privadas y control de permisos.
Hábitos y experiencias de los usuarios: la mayoría de los usuarios todavía tiene dudas sobre la gestión de carteras o decisiones de inversión por parte de la IA, y el umbral de operación en blockchain es bastante alto.
Fluctuaciones en el sentimiento del mercado: La ola que había generado anteriormente el AI Agent en el mundo de las criptomonedas está enfrentando un enfriamiento, y el entusiasmo de los inversores por proyectos puramente conceptuales ha disminuido.
MCP se puede considerar como una versión superpotenciada del agente de IA, pero el mercado ya ha pasado por una ola de locura de IA criptográfica, y los inversores y usuarios se centran más en el valor práctico de las aplicaciones. El futuro de la combinación de MCP con blockchain aún tiene potencial, pero necesita superar el doble desafío de las barreras tecnológicas y la presión del mercado. Solo integrando mecanismos de seguridad más maduros, creando una experiencia de usuario más intuitiva y descubriendo aplicaciones innovadoras realmente valiosas, "Web 3 + MCP" podría trascender el tema de la especulación y convertirse en la nueva narrativa dominante.