Jembatan Baru antara AI dan Alat Eksternal: Analisis Teknologi MCP

Perkembangan kecerdasan buatan terus mendorong pembebasan produktivitas dan peningkatan efisiensi kerja. Namun, saat ini model bahasa besar (LLM) masih memiliki beberapa keterbatasan, seperti memerlukan dialog berulang untuk memberikan saran, dan pengguna harus melaksanakan saran tersebut sendiri. Ini masih memiliki jarak tertentu dari idealnya memanfaatkan AI untuk otomatisasi kerja.

Namun, sebuah teknologi yang sedang berkembang sedang mengubah keadaan ini. Melalui percakapan dengan AI, kita sekarang dapat benar-benar memanfaatkan komputer untuk tugas seperti membalas email, menyusun laporan, bahkan melakukan perdagangan otomatis. Teknologi ini adalah MCP yang saat ini sangat diperhatikan di bidang AI.

Definisi dan Komposisi MCP

MCP(Model Context Protocol) adalah seperangkat protokol standar yang bertujuan untuk mengatasi masalah di mana model AI sebelumnya hanya dapat "berbicara" tetapi tidak dapat "melakukan". Itu terdiri dari beberapa bagian berikut:

• Model: merujuk pada berbagai model bahasa besar AI
• Konteks: data tambahan atau alat eksternal yang diberikan kepada model
• Protokol: spesifikasi atau antarmuka yang umum dan terstandarisasi

Tujuan inti MCP adalah melalui standar yang disatukan, agar AI tidak hanya dapat memahami dan menghasilkan teks, tetapi juga dapat langsung mengendalikan alat eksternal untuk menyelesaikan berbagai tugas.

Cara kerja MCP

Sistem MCP terutama terdiri dari tiga komponen kunci:

1. MCP Host( Administrator): Bertanggung jawab untuk mengelola dan mengoordinasikan operasi seluruh MCP.
2. MCP Client( pengguna): menerima kebutuhan pengguna, dan berkomunikasi dengan model AI.
3. MCP Server( server): Menyediakan sekumpulan API yang dilengkapi dengan anotasi, untuk memberikan fungsionalitas yang dapat digunakan oleh AI.

Dengan MCP, AI tidak hanya dapat memahami bahasa manusia, tetapi juga dapat mengubah teks tertentu menjadi instruksi aksi secara langsung, sehingga memungkinkan operasi otomatis.

Pentingnya MCP

1. Membangun jembatan antara AI dan alat eksternal: MCP memungkinkan AI untuk mendapatkan dan memproses informasi terbaru secara real-time, mengatasi keterbatasan tradisional LLM yang hanya bergantung pada data pelatihan sebelumnya.

2. Standarisasi dan Universalitas: MCP menyediakan spesifikasi pengembangan yang seragam untuk berbagai vendor, menghindari pengembangan yang berulang, dan meningkatkan efisiensi integrasi.

3. Dari tanggapan pasif ke eksekusi aktif: MCP memungkinkan AI untuk membuat keputusan dan menjalankan instruksi berdasarkan situasi waktu nyata, secara signifikan meningkatkan kegunaan AI.

4. Meningkatkan Keamanan dan Kontrol: MCP memastikan keamanan informasi sensitif melalui pengelolaan izin dan kunci API.

Perbandingan MCP dan AI Agent

AI Agent menekankan kemampuan tindakan dan eksekusi proaktif AI, sementara MCP fokus pada membangun standar umum antara model AI dan alat eksternal. MCP dapat membantu AI Agent beroperasi lebih efisien, menyederhanakan proses pengembangan, dan meningkatkan kompatibilitas.

Aplikasi MCP di Bidang Cryptocurrency

Beberapa proyek telah mulai menjelajahi aplikasi MCP di bidang cryptocurrency:

1. Base MCP: Memungkinkan aplikasi AI berinteraksi dengan blockchain Base, mewujudkan penyebaran kontrak pintar dan operasi DeFi.

2. Flock: Menyediakan platform pelatihan AI terdesentralisasi, menekankan pada menjalankan tugas blockchain yang didorong oleh AI secara lokal.

3. LYRAOS: Mendukung AI Agent untuk berinteraksi langsung dengan blockchain Solana, melakukan transaksi cryptocurrency dan operasi lainnya.

Prospek Masa Depan

Meskipun teknologi MCP memiliki potensi besar, penerapan luasnya di bidang cryptocurrency masih menghadapi beberapa tantangan:

• Integrasi teknologi belum matang
• Risiko keamanan dan regulasi
• Kebiasaan dan pengalaman pengguna perlu ditingkatkan
• Kelelahan estetika pasar terhadap proyek AI

Untuk membuat MCP benar-benar sukses di bidang Web3, masalah-masalah ini perlu diatasi, dan aplikasi yang benar-benar inovatif dan bernilai praktis harus dikembangkan. Di masa depan, jika mekanisme keamanan yang lebih matang dapat diintegrasikan, pengalaman pengguna yang lebih intuitif dapat diciptakan, dan aplikasi inovatif yang benar-benar dapat memberikan nilai dapat ditemukan, maka kombinasi "Web3 + MCP" berpotensi menjadi tren teknologi penting berikutnya.