Większość modeli AI dzisiaj, niezależnie od tego, jak zaawansowane, wciąż ma trudności z połączeniem się ze światem rzeczywistym. Z jednej strony mamy potężne modele językowe, takie jak Claude, GPT i Llama. Z drugiej strony jest chaotyczny świat danych w czasie rzeczywistym: API, bazy danych, blockchainy i narzędzia SaaS.
Problem? Nie ma prostego sposobu, aby AI mogło jednocześnie współpracować ze wszystkimi tymi systemami. Wszystko wymaga niestandardowych integracji, ciągłej konserwacji i niekończących się obejść. To właśnie w tym miejscu pojawia się Protokół Kontekstowy Modelu (MCP), standard zaprojektowany w celu połączenia modeli AI z narzędziami ze świata rzeczywistego, aby mogły wreszcie współpracować płynnie i dynamicznie, bez całego zwykłego tarcia.
W tej chwili modele AI są niesamowicie potężne, ale nie mogą „widzieć” twojej bazy kodu, nie mogą zbierać bieżących rozmów na Slacku i zdecydowanie nie mogą zapytać, co się dzieje na Ethereum bez przechodzenia przez płonące obręcze niestandardowych integracji.
To, co robi MCP, to utrzymanie całego pociągu razem, dając modelom AI bezpośredni, ustandaryzowany sposób na dynamiczne i bezpieczne korzystanie z strumieni danych w czasie rzeczywistym. Koniec z niestandardowymi API, koniec z dziwnymi obejściami. Po prostu podłącz i graj.
Więc tak, Tobey Maguire Spider-Man tutaj? To MCP, protokół łączący AI i dane ze świata rzeczywistego, zanim odleci.
Jeśli pomyślisz o tym, co @OpenLedger robi od jakiegoś czasu, to zasadniczo ten moment, w którym Tom Holland trzyma rozdzielający się statek razem - ale zamiast pajęczyn, to modele AI z jednej strony i zdecentralizowane narzędzia z drugiej. Z jednej strony masz wszystkie te wyspecjalizowane modele AI, niektóre zbudowane do DeFi, inne do zgodności, handlu lub analizy on-chain, a z drugiej masz chaos zdecentralizowanych systemów jak $ETH , #Etherscan , #Binance i dane poza łańcuchem w czasie rzeczywistym.
Normalnie, aby sprawić, że te będą ze sobą rozmawiać, oznaczałoby zbudowanie bałaganu niestandardowych integracji, które ciągle się psują. Ale OpenLedger szybko odkrył, jak połączyć AI z tymi wszystkimi w czasie rzeczywistym, w sposób, który wygląda bardzo podobnie do tego, co MCP stara się sformalizować: jeden protokół, wiele narzędzi i zero chaosu.
Więc co to właściwie jest MCP?
Model Context Protocol (MCP) to nowy otwarty standard, który pozwala modelom AI łączyć się z zewnętrznymi narzędziami i strumieniami danych w czasie rzeczywistym przez jeden, ustandaryzowany interfejs.
Zamiast tego:
-> Pisanie niestandardowych integracji API dla każdego narzędzia
-> Zarządza nieskończonymi systemami uwierzytelniania
-> Ciągłe aktualizowanie kruchych kodów w celu radzenia sobie ze zmianami schematu
Z MCP ty:
-> Napisz jedno połączenie (serwer) do narzędzia, a każdy model AI, który rozumie MCP, może go używać.
-> AI może dynamicznie odkrywać, jakie narzędzia są dostępne, jak podłączenie USB-C do czegokolwiek i po prostu działa.
-> Komunikuj się w czasie rzeczywistym, a nie czekaj na aktualizację wsadową lub webhook, który przychodzi spóźniony na imprezę.
I ponieważ jest zaprojektowane z myślą o uprawnieniach i bezpieczeństwie, AI nie błądzi losowo po twoich systemach; możesz dokładnie określić, co może widzieć i robić.
Dlaczego powinieneś się tym przejmować?
Jeśli budujesz narzędzia AI, prawdopodobnie już poczułeś ból:
-> Chcesz, aby twój model AI czytał z GitHub, publikował na Slacku, zapytywał inteligentny kontrakt Ethereum i podsumowywał bilety Jira, ale utknąłeś w pisaniu czterech zupełnie różnych integracji, z każdą z ich własnymi dziwactwami.
-> Zdałeś sobie sprawę, że jeden ogromny LLM nie działa dla każdego zadania, więc teraz masz mniejsze, wyspecjalizowane modele, ale jak masz połączyć je wszystkie z wszystkimi swoimi narzędziami bez szaleństwa?
MCP zasadniczo mówi: „Co jeśli nie musieliśmy rozwiązywać tego problemu w kółko? Co jeśli mielibyśmy jeden protokół, który mógłby to robić dla każdego modelu AI i każdego narzędzia, teraz i w przyszłości?”
Perspektywa Web3 – Dlaczego MCP jest przełomem dla zdecentralizowanych danych
Jeśli myślisz, że podłączenie AI do Slacka jest trudne, spróbuj sprawić, aby AI rozmawiało z blockchainami w czasie rzeczywistym.
-> Masz dane on-chain, które aktualizują się co sekundę..
-> Masz inteligentne kontrakty, które chcesz, aby AI wywoływało, analizowało lub symulowało.
-> Masz zdecentralizowane giełdy poruszające się zbyt szybko do manualnej interakcji.
MCP umożliwia to nie dzięki jakiemuś dziwnemu hackowi, ale pozwalając deweloperom pisać serwery MCP, które owijają węzły blockchain, API DEX, protokoły DeFi itp., i udostępniają je w sposób, który modele AI mogą bezpośrednio używać.
To oznacza, że możesz mieć AI, które:
-> Obserwuje Ethereum w poszukiwaniu konkretnych transakcji.
-> Analizuje pozycje DeFi w czasie rzeczywistym.
-> Podsumowuje propozycje zarządzania DAO, gdy się pojawiają.
Wszystko bez pisania jednego opakowania API ponownie.
A OpenLedger używał tego rodzaju systemu na długo przed tym, jak hype dogonił MCP AnthropicAI. W zasadzie zbudowaliśmy interfejs AI „Perplexity dla kryptowalut”, gdzie możesz pytać o rzeczywiste dane o notowanych monetach, uzyskiwać aktualne dane on-chain i widzieć, co jest na topie lub w ruchu na zdecentralizowanych rynkach, wszystko w czasie rzeczywistym. Ale to nie kończy się tylko na odczytywaniu danych. Możesz również wykonywać transakcje za pomocą AI. Gdy znajdziesz nowy token lub przeanalizujesz pozycję, możesz bezpośrednio wykonywać transakcje na zdecentralizowanych giełdach, wchodzić w interakcje z inteligentnymi kontraktami i przenosić aktywa, tam bez pisania jakiegokolwiek kodu lub opuszczania czatu.
Ostateczna myśl: Dlaczego to teraz ma znaczenie
Idziemy w kierunku świata, w którym AI będzie wszędzie, ale tylko jeśli będzie mogło łączyć się ze wszystkim.
-> Modele AI bez rzeczywistych danych? Bezużyteczne.
-> Modele AI, które nie mogą wywoływać rzeczywistych działań? Również bezużyteczne.
MCP to to, co scala ten cały chaotyczny, szybko zmieniający się świat, jak Spider-Man próbujący utrzymać miasto w całości, ale znacznie bardziej zorganizowane i z mniejszą ilością spandexu.
Jeśli pracujesz nad AI, myślisz o AI lub po prostu zastanawiasz się, dlaczego twoje AI nie „rozumie”, co się dzieje z twoimi narzędziami, MCP to rzecz, którą warto obserwować.
