AI与外部工具的桥梁：MCP标准化协议的崛起

人工智能带来的意义在于解放人类劳动力，提升大多数工作能力的下限。然而，目前大型语言模型（LLM）仍存在局限性，需要反复对话才能给出建议，且用户必须亲自执行这些建议。这与真正利用AI帮助我们工作的理想还有一定差距。

如果能够通过与AI对话，实际利用电脑进行邮件回复、报表撰写等功能，甚至自动化交易，这将更接近解放生产力的愿景。而这项技术就是当前AI领域的热门关键词 - MCP。

MCP是什么？

MCP（Model Context Protocol）是一套标准化协议，旨在解决过去AI模型只能"说"却无法"做"的问题。它由以下部分组成：

• Model：指各种AI大型语言模型
• Context：代表给模型的额外资料或外部工具
• Protocol：通用、标准化的规范或接口

MCP的目标是让AI不仅能理解和生成文字，还能直接操控外部工具完成各种任务。

MCP的运作方式

MCP的运作涉及以下几个关键组件：

1. MCP Host：负责管理和协调整个MCP的运作。
2. MCP Client：接收用户需求，并与AI模型进行沟通。
3. MCP Server：提供AI可以使用的功能，如读取数据库、发送邮件、管理文件等。

有了MCP，AI不仅能理解人类语言，还能将特定文字直接转化为动作指令，进而完成自动化操作。

MCP的重要性

1. 打通AI与外部工具的桥梁：MCP允许AI实时访问和操作外部资源，克服了传统LLM仅限于预训练数据的局限性。

2. 标准化和通用性：MCP为不同开发者提供了统一的规范，避免重复开发，提高了整合效率。

3. 从被动回应到主动执行：AI可以根据实时情况决定执行什么指令，并根据反馈进行下一步操作。

4. 安全性与控管：MCP通过权限和API密钥管理等方式控制数据访问，确保敏感信息不会泄露。

MCP与AI Agent的比较

AI Agent是能自动化处理特定任务的AI系统，而MCP是一种协议。MCP可以帮助AI Agent更有效地运作，提供统一的工具接口和标准。

两者结合可以让AI既懂得如何行动，也知道去哪里行动。

当前相关项目

1. 基础MCP：允许AI应用与区块链互动，用户通过自然语言对话即可部署合约或进行借贷。

2. 天琴座（LYRAOS）：多AI Agent操作系统，允许AI Agent直接与区块链互动，执行加密货币交易等操作。

结语

尽管MCP为AI与外部工具的互动提供了标准化规则，但在Web3领域的成功案例仍然有限。这可能是由于技术整合尚未成熟、安全与监管风险、用户习惯与体验等因素造成的。

MCP与区块链的结合潜力巨大，但同时面临技术门槛与市场压力的双重挑战。未来如果能整合更成熟的安全机制、打造更直观的用户体验，并发掘真正带来价值的创新应用，"Web3 + MCP"可能会成为新一轮的主要叙事。