AI與外部工具的橋梁：MCP技術的崛起及其在加密貨幣領域的應用

人工智能的出現旨在解放人類勞動力，提升大多數工作的基本水平。然而，目前大型語言模型(LLM)仍存在局限性，需要多輪對話才能給出建議，且用戶仍需親自執行這些建議。這與真正利用AI幫助我們工作的願景還有一定差距。

如果能通過與AI對話，實際利用計算機進行郵件回復、報表撰寫等任務，甚至自動化加密貨幣交易，這將更接近解放生產力的願景。而這項技術就是當前AI領域的熱門話題 - MCP。

MCP的定義與運作方式

MCP（Model Context Protocol）是一套標準化協議，旨在解決過去AI模型只能"說"卻無法"做"的問題。它由Model（模型）、Context（上下文）和Protocol（協議）三部分組成，目的是通過統一規範，讓AI不僅能夠理解和回應，還能直接操控外部工具完成各種任務。

MCP的運作涉及三個主要組件：

1. MCP Host（管理員）：負責管理和協調整個MCP的運作。
2. MCP Client（用戶端）：接收用戶需求並與AI模型溝通。
3. MCP Server（服務器）：提供AI可以使用的功能API集合。

通過MCP，AI不僅能理解人類語言，還能將特定文字直接轉換爲動作指令，從而實現自動化操作。

MCP的重要性

1. 打通AI與外部工具的橋梁：MCP允許AI實時訪問和使用最新數據，不再局限於預訓練數據。

2. 標準化和通用性：MCP爲不同開發者提供了統一的規範，避免重復開發，提高效率。

3. 從被動回應到主動執行：AI可以根據實時情況決定執行何種指令，並根據反饋進行下一步操作。

4. 安全性與控管：MCP通過權限和API密鑰管理等方式控制數據訪問，確保敏感信息安全。

MCP與AI Agent的比較

MCP是一種協議，而AI Agent是一個概念或執行方法。MCP專注於如何讓不同AI模型與外部工具通信，扮演通用標準的角色。MCP可以幫助AI Agent更有效地運作，使其只需遵循MCP規範就能訪問各種外部資源。

加密貨幣領域的MCP概念項目

1. Base MCP：Base官方開發的框架，允許AI應用與Base區塊鏈互動。

2. Flock：去中心化AI訓練平台，提供Web3代理模型，使AI驅動的區塊鏈任務可在本地運行。

3. LYRAOS：多AI Agent操作系統，允許AI Agent直接與Solana區塊鏈互動。

MCP技術的挑戰與前景

盡管MCP爲AI與外部工具的互動提供了標準化規則，但在Web3領域的成功案例仍然有限。主要挑戰包括：

1. 技術整合尚未成熟
2. 安全與監管風險
3. 用戶習慣與體驗的障礙
4. 市場對AI項目的審美疲勞

MCP與區塊鏈的結合潛力巨大，但同時面臨技術門檻和市場壓力的雙重挑戰。未來，如果能夠整合更成熟的安全機制、打造更直觀的用戶體驗，並發掘真正有價值的創新應用，"Web3 + MCP"才有可能突破炒作話題的局限，成爲新一輪的主流敘事。