Pont entre l'IA et le monde extérieur : l'émergence de la technologie MCP et son application dans le domaine du Web3

Le développement de l'intelligence artificielle a apporté une énorme augmentation de la productivité pour l'humanité, mais les grands modèles de langage présentent encore de nombreuses limitations. Les utilisateurs doivent dialoguer à plusieurs reprises pour obtenir des conseils utiles et doivent exécuter personnellement les suggestions de l'IA. Cela laisse encore un certain écart par rapport à la vision de l'utilisation réelle de l'IA pour nous aider dans notre travail.

Cependant, si nous pouvons accomplir des tâches telles que répondre à des e-mails, rédiger des rapports, voire automatiser le trading de cryptomonnaies directement sur l'ordinateur grâce à des conversations avec l'IA, nous nous rapprocherons davantage de l'objectif de libération de la productivité. C'est précisément ce que la technologie MCP, qui suscite actuellement beaucoup d'attention dans le domaine de l'IA, s'efforce d'atteindre.

Introduction à MC

MCP (Model Context Protocol) est un protocole standardisé destiné à résoudre le problème selon lequel les modèles d'IA ne peuvent que "parler" mais ne peuvent pas "agir". Il a été publié par la société Anthropic en novembre 2024.

La philosophie fondamentale de MCP est : grâce à des normes unifiées, permettre à l'IA non seulement de dialoguer, mais aussi de contrôler directement des outils externes pour accomplir diverses tâches. Cela contraste fortement avec les grands modèles de langage traditionnels tels que ChatGPT, qui se limitent à des entrées et sorties textuelles.

Avec MCP, l'IA peut lire des fichiers locaux, se connecter à des bases de données distantes et même interagir directement avec des services réseau spécifiques. Cela signifie que l'IA n'est plus limitée à la production de texte, mais qu'elle peut remplacer l'homme dans de nombreuses tâches répétitives ou procédurales.

Fonctionnement de MC

Le système MCP comprend principalement trois composants clés :

1. MCP Host (Administrateur) : Responsable de la coordination et de la gestion de l'ensemble des opérations de MCP.
2. MCP Client (côté utilisateur) : reçoit les demandes des utilisateurs et communique avec le modèle d'IA.
3. MCP Server (serveur) : fournit une série d'API fonctionnelles appelables par l'IA.

Grâce à cette architecture, l'IA est capable de comprendre le langage humain et de transformer des instructions textuelles spécifiques en actions concrètes, permettant ainsi l'automatisation des opérations.

L'importance de MC

1. Établir un pont entre l'IA et les outils externes : surmonter les limitations des modèles de langage traditionnels qui dépendent uniquement des données pré-entraînées.

2. Standardisation et universalité : la présence de quelque chose de similaire à l'USB-C offre une norme unifiée pour différents développeurs, évitant ainsi le développement redondant.

3. Passer de la réponse passive à l'exécution active : l'IA peut décider d'exécuter des instructions en fonction de la situation en temps réel et ajuster les actions suivantes en fonction des retours.

4. Sécurité et contrôle : contrôler l'accès aux données par des moyens tels que la gestion des autorisations et des clés API, protéger les informations sensibles.

Comparaison entre MCP et Agent IA

MCP est un protocole, tandis que l'Agent IA est un concept ou une méthode d'exécution. MCP se concentre sur la normalisation de la communication entre différents modèles d'IA et des outils externes, tandis que l'Agent IA met l'accent sur la capacité d'action proactive de l'IA.

MCP fournit un environnement de fonctionnement plus efficace pour les agents AI. Avec MCP, l'agent AI n'a besoin que de suivre des normes uniformes pour obtenir des outils disponibles à partir de la "liste des serveurs" et prendre des décisions dynamiques sur les outils à utiliser pour accomplir des tâches.

Projet concept MCP dans le domaine du Web3

1. Base MCP : un cadre développé par l'équipe officielle de Base, permettant aux utilisateurs de déployer des contrats intelligents et d'utiliser des services DeFi par le biais de conversations en langage naturel.

2. Flock : plateforme de formation AI décentralisée, offrant des modèles d'agents Web3, permettant aux tâches blockchain alimentées par l'IA de s'exécuter localement.

3. LYRAOS : un système d'exploitation multi-agent AI, permettant aux agents AI d'interagir directement avec la blockchain Solana pour exécuter des transactions de cryptomonnaie et d'autres opérations.

Perspectives

Bien que le MCP ait un potentiel énorme dans le domaine du Web3, les cas de succès restent actuellement limités. Les principaux défis comprennent la complexité de l'intégration technologique, les risques de sécurité et de réglementation, les problèmes d'expérience utilisateur et la fatigue esthétique du marché vis-à-vis des projets d'IA.

À l'avenir, la combinaison de MCP et de la blockchain devra surmonter les obstacles technologiques et la pression du marché. Si des mécanismes de sécurité plus matures peuvent être intégrés, une expérience utilisateur intuitive créée, et de véritables applications innovantes développées, "Web3 + MCP" devrait pouvoir dépasser les limites des sujets de spéculation et devenir le protagoniste d'une nouvelle vague d'innovation technologique.